为什么常说GBDT用负梯度近似残差?
残差=真值-预测值，明明可以直接计算。 为什么要引入麻烦的梯度？有什么用吗？ 实际上这是因果倒置，GBDT想要计算的是负梯度。参考https://www.zhihu.com/question/63560633 1、我们知道，函数中下降最快的方向是导数方向，同理：GBDT中，损失 ...
原文：梯度提升树-负梯度和残差的理解
提升树：提升方法采用加法模型 基函数的线性组合 与前向分布算法，以决策树为基函数的提升方法为提升树。 对于一般的回归树，采用平方误差损失函数，这时根据前向分布每次只需要达到最优化，就能保证整体上的优化。由于平方误差的特殊性，可以推导出每次只需要拟合残差 真实值 预测值 。 梯度提升树：而对于其他损失函数，提出了利用负梯度表示残差的近似值。 为什么采用损失函数的负梯度 L y,f x 中将f x 看 ...
2018-01-09 17:17 2 2886 推荐指数：
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