GBDT算法原理
目錄 一、GBDT 二. GBDT回歸樹基本模版 三. GBDT的算法描述 3.1 GBDT的損失函數 3.1.1 梯度提升回歸樹損失函數介紹 3.1.2 梯度提升分類樹損失函數介紹 3.2 GBDT回歸算法描述 3.2.1 平方損失GBDT算法描述 3.2.2 絕對損失 ...
原文：GB和GBDT 算法流程及分析
優化模型的兩種策略： 基於殘差的方法 殘差其實就是真實值和預測值之間的差值，在學習的過程中，首先學習一顆回歸樹，然后將 真實值 預測值 得到殘差，再把殘差作為一個學習目標，學習下一棵回歸樹，依次類推，直到殘差小於某個接近 的閥值或回歸樹數目達到某一閥值。其核心思想是每輪通過擬合殘差來降低損失函數。 總的來說，第一棵樹是正常的，之后所有的樹的決策全是由殘差來決定。 使用梯度下降算法減小損失函數。 ...
2015-07-09 19:44 1 11116 推薦指數：
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