xgboost原理,怎么防止过拟合。随机森林,GBDT,Xgoost的区别,bagging和boosting

一、bagging和boosting的区别

参考:https://blog.csdn.net/blank_tj/article/details/82229322

简单总结Bagging:对数据集进行多次有放回抽样,每次的抽样进行分类计算生成弱分类器,分类问题就是把每一次的计算结果进行投票,看哪一种情况票数多即为最后结果。回归问题就是把所有生成的弱分类器结果进行取平均。

简单总结Boosting:初始对每个样本分配相同的权重,每次经过分类,把对的结果的权重降低,错的结果权重增高,如此往复,直到阈值或者循环次数。

Bagging和Boosting的区别
(1) bagging的训练集是随机的,各训练集是独立的;而boosting训练集的选择不是独立的,每一次选择的训练集都依赖于上一次学习的结果;
(2) bagging的每个预测函数都没有权重;而boosting根据每一次训练的训练误差得到该次预测函数的权重;
(3) bagging的各个预测函数可以并行生成;而boosting只能顺序生成。(对于神经网络这样极为耗时的学习方法,bagging可通过并行训练节省大量时间开销)。

原文地址:https://www.cnblogs.com/aixiao07/p/11375168.html

时间: 2024-10-22 20:30:20

xgboost原理,怎么防止过拟合。随机森林,GBDT,Xgoost的区别,bagging和boosting的相关文章

集成学习:随机森林.GBDT

集成学习(Ensemble Learning) 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器.弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(errorrate < 0.5): 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity).而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升 常见的集成学习思想有: Bagging Boosting Stacking Why need Ensemble Learning? 1. 弱分

随机森林和adaboost的区别

1.随机森林: 在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定.在Bagging策略的基础上进行修改后的一种算法. 2.随机森林的特点 从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本: 从所有属性中随机选择K个属性,选择出最佳分割属性作为节点创建决策树: 重复以上两步m次,即建立m棵决策树: 这m个决策树形成随机森林,通过投票表决结果决定数据属于那一类 3.随机森林的优缺点 优点: 1. 训练可以并行化,对于大规模样本的训练具有速度的优势:

机器学习实践笔记3(树和随机森林)

的优点是,在一个决策树的形式数据是easy理解.和kNN最大的缺点是数据的内在含义,不能给予. 1:这个概念很简单文字说明 决策树的类型有非常多.有CART.ID3和C4.5等.当中CART是基于基尼不纯度(Gini)的.这里不做具体解释,而ID3和C4.5都是基于信息熵的,它们两个得到的结果都是一样的.本次定义主要针对ID3算法.以下我们介绍信息熵的定义. 事件ai发生的概率用p(ai)来表示.而-log2(p(ai))表示为事件ai的不确定程度,称为ai的自信息量,sum(p(ai)*I(a

集成学习_Bagging 和随机森林(rf)

   集成学习方式总共有3种:bagging-(RF).boosting-(GBDT/Adaboost/XGBOOST).stacking      下面将对Bagging 进行介绍:(如下图所示)      用Bagging的方法抽取训练集时,大约有1/3 的数据没有被抽到.            从训练集进行一系列的子抽样,得到子训练集,训练成基模型,测试集被用来在整个基模型上进行预测,得到的综合预测结果.(看上面右边的图增加理解)        bagging 怎么避免过拟合,其是通过多个

04-10 Bagging和随机森林

目录 Bagging算法和随机森林 一.Bagging算法和随机森林学习目标 二.Bagging算法原理回顾 三.Bagging算法流程 3.1 输入 3.2 输出 3.3 流程 四.随机森林详解 4.1 随机森林和Bagging算法区别 五.随机森林拓展 5.1 Extra Trees 5.2 Totally Random Trees Embedding 5.3 Isolation Forest 六.随机森林流程 6.1 输入 6.2 输出 6.3 流程 七.随机森林优缺点 7.1 优点 7.

机器学习第5周--炼数成金-----决策树,组合提升算法,bagging和adaboost,随机森林。

决策树decision tree 什么是决策树输入:学习集输出:分类觃则(决策树) 决策树算法概述 70年代后期至80年代初期,Quinlan开发了ID3算法(迭代的二分器)Quinlan改迚了ID3算法,称为C4.5算法1984年,多位统计学家在著名的<Classification and regression tree>书里提出了CART算法ID3和CART几乎同期出现,引起了研究决策树算法的旋风,至今已经有多种算法被提出 算法的核心问题 该按什么样的次序来选择变量(属性)?最佳分离点(连

机器学习中的算法——决策树模型组合之随机森林与GBDT

前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 美国金融银行业的大数据算法:随机森林模型+综合模型 模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策树相关的算法比较多,这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵树,这样可以大大的减少单决策树带来的毛病,有

Bagging与随机森林算法原理小结

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,

随机森林(原理/样例实现/参数调优)

决策树 1.决策树与随机森林都属于机器学习中监督学习的范畴,主要用于分类问题. 决策树算法有这几种:ID3.C4.5.CART,基于决策树的算法有bagging.随机森林.GBDT等. 决策树是一种利用树形结构进行决策的算法,对于样本数据根据已知条件或叫特征进行分叉,最终建立一棵树,树的叶子结节标识最终决策.新来的数据便可以根据这棵树进行判断.随机森林是一种通过多棵决策树进行优化决策的算法. 2.案例: 图 1 是一棵结构简单的决策树,用于预测贷款用户是否具有偿还贷款的能力.贷款用户主要具备三个