迭代的決策樹算法,該算法由多棵決策樹組成,所有樹的結論累加起來做最終答案。它在被提出之初就和SVM一起被 ...
在網上看到一篇對從代碼層面理解gbdt比較好的文章,轉載記錄一下: GBDT GradientBoostingDecisionTree 又叫MART MultipleAdditiveRegressionTree ,是一種迭代的決策樹算法,該算法由多棵決策樹組成,所有樹的結論累加起來做最終答案。它在被提出之初就和SVM一起被認為是泛化能力 generalization 較強的算法。近些年更因為被用於 ...
2017-06-09 11:05 0 2443 推薦指數:
迭代的決策樹算法,該算法由多棵決策樹組成,所有樹的結論累加起來做最終答案。它在被提出之初就和SVM一起被 ...
閱讀目錄 1. 決策樹的模型 2. 決策樹的基本知識 3. ID3、C4.5&CART 4. Random Forest 5. GBDT 6. 參考內容 談完數據結構中的樹(詳情見參照之前博文《數據結構中各種樹 ...
的“屠龍刀”的GBDT算法。 1. 決策樹的模型 決策樹是一種基本的分類與回歸方法,它可以被認 ...
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)屬於集成學習中的Boosting流派,迭代地訓練基學習器 (base learner),當前基學習器依賴於上一輪基學習器的學習結果。 不同於AdaBoost自適應地調整樣本的權值分布,GBDT是通過不斷地擬合殘差 ...
http://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775 綜述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一種迭代的決策樹算法,該算 ...
1.提升樹 以決策樹為基函數的提升方法稱為提升樹。決策樹可以分為分類樹和回歸樹。提升樹模型可以表示為決策樹的加法模型。 針對不同的問題的提升術算法的主要區別就是損失函數的不同,對於回歸問題我們選用平方損失函數,對於分類問題,我們使用指數 ...
以下內容僅為自己梳理知識,是許多人博客看后和思考的結晶,無故意抄襲,也記不清都看了哪些大神的博客。。。大家看見切勿怪罪! 決策樹: 決策樹可分為分類樹和回歸樹. ID3,C45是經典的分類模型,可二分類,多分類。它是通過挑選對整體區分度較大的屬性,朝着混亂程度減小的方向,迭代 ...
一、背景 網上有很多排序算法的總結,整理的一目了然,惹人喜愛,但關於決策樹的相關博文,普遍存在以下問題 1)歸納程度不足,深度不夠 2)總結點不足,有些疑問找不到答案 3)照抄現有書籍上的公式和推導過程 於是想到自己整理一篇關於決策樹的文章,同時也加深自己的理解 二、正文 ...