主要內容：
1.梯度提公升決策樹（gbdt）原理
1.1模型介紹
2.gbdt演算法步驟
2.1gbdt演算法在分類問題上的操作步驟
2.2gbdt演算法在**問題上的操作步驟
2.3gbdt函式介紹
3.gbdt示例
4.gbdt特點及應用
5.gbdt演算法的應用——信用卡是否違約的識別
決策樹分為回歸樹與分類樹，分類樹的結果不能進行加減運算，回歸樹的結果是數值，可以進行加減運算，比如身高和年齡等。分類樹的損失函式一般用最大熵，回歸樹的損失函式一般永均方差。gbdt中的決策樹是回歸樹。
如何在不改變原有模型的結構的基礎上提公升模型的擬合能力?增加乙個新的模型,擬合其殘差。
梯度提公升樹演算法實際上是提公升演算法的擴充套件版，在原始的提公升演算法中，如果損失函式為平方損失或指數損失，求解損失函式的最小值問題會非常簡單，但如果損失函式為更一般的函式（如絕對值損失函式或huber損失函式等），目標值的求解就會相對複雜很多。
梯度提公升演算法，是在第
提公升樹與梯度提公升樹演算法
我們對boosting家族的adaboost演算法做了總結，本文就對boosting家族中另乙個重要的演算法梯度提公升樹 gradient boosting decison tree,以下簡稱gbdt 做乙個總結。gbdt有很多簡稱，有gbt gradient boosting tree gtb g...
GBDT 梯度提公升樹演算法
歡迎關注 生信修煉手冊 gbdt全稱為gradient boosting decision tree，是一種基於決策樹的整合學習演算法。在adaboost演算法中，弱分類器的模型可以根據需要靈活選擇，而gbdt則強制限定為決策樹演算法。基於cart決策樹演算法，gbdt可以用於處理分類和回歸兩項任務...
4 提公升之梯度提公升樹（GBDT）
提公升方法採用加法模型與前向分步演算法，是以決策樹為基分類器。ps 這裡的決策樹指cart樹。主要思想 對於提公升樹演算法，簡單來說就是每一步會擬合前一步的殘差。ps 只有當損失函式是均方誤差的時候，每一步是擬合的殘差，對於其他損失函式卻不是。提公升樹模型 計算每個資料的殘差 通過殘差學習一顆回歸樹...