梯度提升決策樹(GBDT）
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 ...
原文：GBDT：梯度提升決策樹
http: www.jianshu.com p a e ac 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較強的算法。 GBDT中的樹是回歸樹 不是分類樹 ...
2017-10-01 21:16 0 1713 推薦指數：
相關推薦
【機器學習】：梯度提升決策樹（GBDT）
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 ...
梯度提升決策樹（GBDT）與XGBoost、LightGBM
一、Boosting GBDT屬於集成學習（Ensemble Learning）中的boosting算法。 Boosting算法過程如下： (1) 分步去學習weak classifier，最終的strong claissifier是由分步產生的classifier’組合‘而成 ...
[機器學習]梯度提升決策樹--GBDT
概述 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 ...
梯度提升決策樹 算法過程
梯度提升決策樹 算法過程 一、總結 一句話總結： 弱分類器擬合殘差：GBDT的原理很簡單，就是所有弱分類器的結果相加等於預測值，然后下一個弱分類器去擬合誤差函數對預測值的殘差(這個殘差就是預測值與真實值之間的誤差)。當然了，它里面的弱分類器的表現形式就是各棵樹。 1、Boosting ...
Spark2.0機器學習系列之6：GBDT（梯度提升決策樹）、GBDT與隨機森林差異、參數調試及Scikit代碼分析
概念梳理 GBDT的別稱 GBDT(Gradient Boost Decision Tree),梯度提升決策樹。 GBDT這個算法還有一些其他的名字，比如說MART(Multiple Additive Regression Tree)，GBRT(Gradient Boost ...
Boosting決策樹：GBDT
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 ...
GBDT（MART） 迭代決策樹詳解
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(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一種迭代的決策樹算法，該算 ...