梯度提升树中的负梯度和残差关系

梯度提升树(GBDT)的全称是Gradient Boosting Decision Tree.GBDT还有很多的简称,例如GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ),GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multiple Additive Regression Tree)等,其实都是指的同一种算法,本文统一简称GBDT. GBDT 也是 Boosting 算法的一种,但是

目录 梯度提升树 一.梯度提升树学习目标 二.梯度提升树详解 2.1 梯度提升树和提升树 三.回归梯度提升树流程 3.1 输入 3.2 输出 3.3 流程 四.梯度提升树优缺点 4.1 优点 4.2 缺点 五.小结 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 梯度提升树 梯度提升树(gradien boosting decision tree,GBDT)在工业上用

概念梳理 GBDT的别称 GBDT(Gradient Boost Decision Tree),梯度提升决策树.     GBDT这个算法还有一些其他的名字,比如说MART(Multiple Additive Regression Tree),GBRT(Gradient Boost Regression Tree),Tree Net等,其实它们都是一个东西(参考自wikipedia – Gradient Boosting),发明者是Friedman. 研究GBDT一定要看看Friedman的pa

如果说线性回归算法像丰田凯美瑞的话,那么梯度提升(GB)方法就像是UH-60黑鹰直升机.XGBoost算法作为GB的一个实现是Kaggle机器学习比赛的常胜将军.不幸的是,很多从业者都只把这个算法当作黑盒使用(包括曾经的我).这篇文章的目的就是直观而全面的介绍经典梯度提升方法的原理. 原理说明 我们先从一个简单的例子开始.我们想要基于是否打电子游戏.是否享受园艺以及是否喜欢戴帽子三个特征来预测一个人的年龄.我们的目标函数是最小化平方和,将用于训练我们模型的训练集如下: ID  年龄   喜欢园艺

提升方法与前向分步算法 提升方法 从弱学习算法出发,反复学习,得到一系列弱分类器,然后组合这些弱学习器,提升为强学习器 两个问题: 在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布 如何将弱学习器组合成一个强学习器 前向分步算法 AdaBoost另一种解释: 加法模型 损失函数为指数函数 学习算法为前向分步算法 二类分类学习方法 前向分步算法(Forward Stagewise Algorithm) 考虑加法模型(additive model) \[f(x)=\sum \limits_{m=1}^M \

随机森林和GBTs都是集成学习算法,它们通过集成多棵决策树来实现强分类器. 集成学习方法就是基于其他的机器学习算法,并把它们有效的组合起来的一种机器学习算法.组合产生的算法相比其中任何一种算法模型更强大.准确. 随机森林和梯度提升树(GBTs).两者之间主要差别在于每棵树训练的顺序. 随机森林通过对数据随机采样来单独训练每一棵树.这种随机性也使得模型相对于单决策树更健壮,且不易在训练集上产生过拟合. GBTs则一次只训练一棵树,后面每一棵新的决策树逐步矫正前面决策树产生的误差.随着树的添加,模型

笔记︱决策树族--梯度提升树(GBDT) 本笔记来源于CDA DSC,L2-R语言课程所学进行的总结. 一.介绍:梯度提升树(Gradient Boost Decision Tree) Boosting算法和树模型的结合.按次序建立多棵树,每棵树都是为了减少上一次的残差(residual),每个新的模型的建立都是为了使之前模型的残差往梯度方向减少.最后将当前得到的决策树与之前的那些决策树合并起来进行预测. 相比随机森林有更多的参数需要调整. ---------------------------

1.模型 提升方法实际采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分布算法.以决策树为基函数的提升方法称为提升树(boosting tree).对分类问题决策树是二叉分类树,对回归问题决策树是二叉决策树.提升树模型可以表示为决策树的加法模型: 其中,表示决策树:为决策树的参数:M为树的个数 2.学习过程 回归问题提升树使用以下前向分布算法: 在前向分布算法的第m步,给定当前模型,需求解 得到,即第m棵树的参数 当采用平方误差损失函数时, 其损失变为 其中,是当前模型拟合数据的残差(residual)

1.Adaboost算法原理,优缺点: 理论上任何学习器都可以用于Adaboost.但一般来说,使用最广泛的Adaboost弱学习器是决策树和神经网络.对于决策树,Adaboost分类用了CART分类树,而Adaboost回归用了CART回归树. Adaboost算法可以简述为三个步骤: (1)首先,是初始化训练数据的权值分布D1.假设有N个训练样本数据,则每一个训练样本最开始时,都被赋予相同的权值:w1=1/N. (2)然后,训练弱分类器hi.具体训练过程中是:如果某个训练样本点,被弱分类器h