集成学习之梯度提升树(GBDT)算法
梯度提升树(GBDT)的全称是Gradient Boosting Decision Tree。GBDT还有很多的简称，例如GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting )，GBRT(Gradient Boosting ...
原文：GBDT梯度提升树算法及官方案例
梯度提升树是一种决策树的集成算法。它通过反复迭代训练决策树来最小化损失函数。决策树类似，梯度提升树具有可处理类别特征 易扩展到多分类问题 不需特征缩放等性质。Spark.ml通过使用现有decision tree工具来实现。 梯度提升树依次迭代训练一系列的决策树。在一次迭代中，算法使用现有的集成来对每个训练实例的类别进行预测，然后将预测结果与真实的标签值进行比较。通过重新标记，来赋予预测结果不好 ...
2018-05-09 10:32 0 1302 推荐指数：
相关推荐
GBDT：梯度提升决策树
http://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775 综述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法 ...
梯度提升树(GBDT)原理小结
在集成学习之Adaboost算法原理小结中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT ...
GBDT（梯度提升树） 原理小结
在之前博客中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting ...
GBDT 梯度提升树 原理总结
梯度提升树（Gradient Boosting Decison Tree） GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree ...
梯度提升决策树(GBDT）
1.提升树 以决策树为基函数的提升方法称为提升树。决策树可以分为分类树和回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型。 针对不同的问题的提升术算法的主要区别就是损失函数的不同，对于回归问题我们选用平方损失函数，对于分类问题，我们使用指数 ...
【机器学习】：梯度提升决策树（GBDT）
综述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化 ...
梯度提升决策树（GBDT）与XGBoost、LightGBM
一、Boosting GBDT属于集成学习（Ensemble Learning）中的boosting算法。 Boosting算法过程如下： (1) 分步去学习weak classifier，最终的strong claissifier是由分步产生的classifier’组合‘而成 ...