機器學習 | Python實現GBDT梯度提升樹模型設計
目錄
- 機器學習 | Python實現GBDT梯度提升樹模型設計
- 基本介紹
- 模型描述
- 模型使用
- 參考資料
基本介紹
機器學習 | Python實現GBDT梯度提升樹模型設計。梯度提升樹（Grandient Boosting）是提升樹（Boosting Tree）的一種改進算法，GBDT也是集成學習Boosting家族的成員，但是卻和傳統的Adaboost有很大的不同。回顧下Adaboost，利用前一輪迭代弱學習器的誤差率來更新訓練集的權重，這樣一輪輪的迭代下去。GBDT也是迭代，使用了前向分布算法，但是弱學習器限定了只能使用CART回歸樹模型，同時迭代思路和Adaboost也有所不同。
模型描述
GBDT使用的決策樹是CART回歸樹，無論是處理回歸問題還是二分類以及多分類，GBDT使用的決策樹通通都是都是CART回歸樹。GBDT每次迭代要擬合的是梯度值，是連續值所以要用回歸樹。對于回歸樹算法來說最重要的是尋找最佳的劃分點，那么回歸樹中的可劃分點包含了所有特征的所有可取的值。在分類樹中最佳劃分點的判別標準是熵或者基尼系數&#
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