原文:集成學習-提升樹

boosting 提升方法實際采用的是加法模型和前向分步算法 之前在講 Adaboost 時,講過這兩個算法,參考我的博客 提升樹 boosting tree 以決策樹為基學習器的提升方法稱為提升樹,提升樹可以解決分類和回歸問題,分類問題以分類樹為基學習器,回歸問題以回歸樹為基學習器,決策樹均為二叉樹。 提升樹模型可以表示為 M為決策樹個數,T x, 為決策樹模型, 為決策樹參數 提升樹算法采用前 ...

2019-06-27 18:47 1 836 推薦指數:

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集成學習之梯度提升(GBDT)算法

梯度提升(GBDT)的全稱是Gradient Boosting Decision Tree。GBDT還有很多的簡稱,例如GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ),GBRT(Gradient Boosting ...

Mon Apr 13 07:50:00 CST 2020 0 693
【Python機器學習實戰】決策集成學習(三)——集成學習(1)Bagging方法和提升

前面介紹了決策的相關原理和實現,其實集成學習並非是由決策演變而來,之所以從決策引申至集成學習是因為常見的一些集成學習算法與決策有關比如隨機森林、GBDT以及GBDT的升華版Xgboost都是以決策為基礎的集成學習方法,故將二者放在一起進行討論。本節主要介紹關於集成學習的基本原理,后面 ...

Tue Aug 31 07:41:00 CST 2021 0 226
集成方法中的梯度提升回歸(梯度提升機)模型

集成方法中的梯度提升回歸(梯度提升機)模型 一、總結 一句話總結: 合並多個決策:梯度提升回歸是另一種集成方法,通過合並多個決策來構建一個更為強大的模型。 回歸和分類:雖然名字中含有“回歸”,但這個模型既可以用於回歸也可以用於分類。 每顆都試圖糾正前一棵的錯誤:與隨機森林方法 ...

Sat Oct 03 22:16:00 CST 2020 0 440
統計學習方法--提升模型(Boosting Tree)與梯度提升(GBDT)

1、主要內容   介紹提升模型以及梯度提升的算法流程 2、Boosting Tree   提升模型采用加法模型(基函數的線性組合)與前向分步算法,同時基函數采用決策算法,對待分類問題采用二叉分類,對於回歸問題采用二叉回歸提升模型可以看作是決策的加法模型 ...

Thu Mar 16 07:03:00 CST 2017 3 17484
【機器學習】:梯度提升決策(GBDT)

綜述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一種迭代的決策算法,該算法由多棵決策組成,所有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 ...

Fri Oct 08 18:38:00 CST 2021 0 353
[機器學習]梯度提升決策--GBDT

概述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一種迭代的決策算法,該算法由多棵決策組成,所有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 ...

Thu May 24 03:40:00 CST 2018 0 1849
 
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