一、GBDT是通过梯度下降（作为残差的近似）更新的决策树集成的boosting模型。 （1）GBDT无论用于分类还是回归一直是使用的CART回归树。 原因：如果选用的弱分类器是分类树，类别相减是没有意义的。上一轮输出的是样本x属于A类，本轮训练输出的是样本x属于B类，A类减B类是没有意义的。 （2）GBDT每轮的训练是在上一轮训练的残差基础上进行训练的，残差指的是当前模型的负梯度值。二、使用GBD
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2024-02-20 10:00:47
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1. GBDT1.1 算法介绍GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树）是boosting类型的机器学习算法，是传统机器学习算法中对真实分布拟合最好的几种之一，既可以用于分类也可以用于回归，可以筛选特征GBDT采用加法模型（基函数的线性组合），通过不断减小训练过程产生的残差来达到数据的分类或回归1.2 GBDT训练过程GBDT通过多轮迭代，每轮迭代产
Gradient Boost的算法流程 备注：这里表示损失函数，表示样本在相对于决策面（后续分析回归问题和分类问题）的得分。About Logistic 对于二分类任务而言，常常采用Log-loss：  
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2024-05-06 15:13:36
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越简单的东西越容易出现知识盲区。
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2022-10-20 08:59:00
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GBDT涉及到模型融合，模型融合分为三类，Bagging、Boosting和Stacking。Gradient Boost是一个框架，里面可以套入很多不同的算法。GBDT就是其中的一个子类，以决策树作为弱分类器。GBDT可以用来做分类，也可以用来做回归。Boosting：Boosting是一个前向分布算法，在每一步求解弱分类器和它的参数后，不去修改之前已经求好的分类器和参数。决策树：决策树分为ID
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2024-03-16 08:09:44
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1.GBDT算法思想GBDT是集成学习Boosting算法中的一种，它与Adaboost相比，Adaboost算法利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去，GBDT也是一轮一轮迭代弱学习器，使用前向分布算法，但是它限定弱学习器只能是决策树(CART回归树）。决策树分为两大类，回归树和分类树。CART决策树既可以用于分类也可以用于回归，决策树分为分类树和回归树，分类树的
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2024-03-22 05:23:44
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GBDTGBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。Boosting思想Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式，各个基分类器之间有依赖。它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。Bagging与Boo
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2024-08-12 15:06:58
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！！必须要澄清的误区：提起决策树（DT, Decision Tree) 绝大部分人首先想到的就是C4.5分类决策树。但如果一开始就把GBDT中的树想成分类树，那就是一条歪路走到黑，一路各种坑，最终摔得都要咯血了还是一头雾水说的就是LZ自己啊有木有。咳嗯，所以说千万不要以为GBDT是很多棵分类树。决策树分为两大类，回归树和分类树。前者用于预测实数值，如明天的温度、用户的
（GBDT是通过梯度下降（作为残差 的近似）更新的决策树集成的boosting模型） 首先明确一点，gbdt 无论用于分类还是回归一直都是使用的CART 回归树。不会因为我们所选择的任务是分类任务就选用分类树，这里面的核心是因为gbdt 每轮的训练是在上一轮的训练的残差基础之上进行训练的。这里的残差
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2019-05-15 22:20:00
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目录 1.前向分布算法2.负梯度拟合3.损失函数4.回归5.二分类，多分类 二元分类GBDT分类算法 多元分类GBDT分类算法6.正则化7.优缺点8.sklearn参数8.1 GBDT类库boosting框架参数8.2 GBDT类库弱学习器CART参数调节9.应用场景参考1.前向分布算法前向分布算法是大多Boosting算法的一个基础，其基本思想是：从前向后，每一步只
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2024-04-21 10:01:40
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1. 解释一下GBDT算法的过程GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。1.1 Boosting思想Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式，各个基分类器之间有依赖。它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层分类器的结果的加权得到
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2024-04-17 19:50:25
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一.GBDT简介
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终结果。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引
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2024-05-06 20:21:53
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GBDT gbdt是一种以CART树(通常)为基分类器的boosting算法，大家可以仔细查一下boosting的介绍，这里不再赘述。 gbdt通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。对弱分类器的要求一般是足够简单，并且是低方差和高偏差的。因为训
作者：1直在路上1因为用树模型太习以为常了，以至于看到这个标题很容易觉得这很显然。但越简单的东西越容易出现知识盲区，仔细想一下好像确实有点疑问：GBDT 用的是回归树，是如何做的分类呢？- 作者：1直在路上1- 一 简介GBDT 在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，GBDT 在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个效果确实挺不错；既
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2024-05-21 22:38:16
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这三篇关于GBDT的算法介绍，是我在网上找到的最优秀的。转载过来纯属学习留档，日后复习。
，作者
kingsam_
摘要：GBDT-分类 GBDT-回归 前面两篇文章已经详细介绍了在回归和分类下的GBDT算法。这一篇文章将最后介绍一个多分类任务的GBDT。其过程和二分类的GBDT类似，但是有一个地方有很大的不同，下文将详细的介绍。正文：下图是Friedman在论文中对G
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2024-04-02 07:02:03
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提到GBDT分类相信大家应该都不会觉得陌生，本文就GBDT分类的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。完整实现代码请参考本人的github：https://github.com/tushushu/imylu/blob/master/imylu/ensemble/gbdt_base.py
https://github.com/tushushu/imylu/blob/master/im
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2024-05-27 20:15:41
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一 简介GBDT通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。对弱分类器的要求一般是足够简单，并且是低方差和高偏差的。因为训练的过程是通过降低偏差来不断提高最终分类器的精度。GBDT主要由三个概念组成：Regression Decistion Tree（即DT)，Gradient Boosting（即GB)，Shrinkage&
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2024-05-29 20:26:58
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Gradient boosting decision tree（使用的基分类器是CART回归树，不适用CART分类树）介绍：首先gbdt 是通过采用加法模型（即基函数的线性组合），以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分类或者回归的算法。GBDT训练过程gbdt通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。对弱分类器的要求一般是足够简单，并且是低方差和高
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2024-03-06 23:04:14
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GBDT 适用范围GBDT 可以适用于回归问题（线性和非线性）其实多用于回归；GBDT 也可用于二分类问题（设定阈值，大于为正，否则为负）和多分类问题RF与GBDT之间的区别与联系1）相同点：都是由多棵树组成最终的结果都由多棵树共同决定。2）不同点：组成随机森林的树可以分类树也可以是回归树，而GBDT只由回归树组成组成随机森林的树可以并行生成（Bagging）；GBDT 只能串行生成（Boosti
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2023-11-28 21:08:24
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基本概念概述Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树。GBDT是一个Boosting算法 ， Boosting算法将弱分类器集成成一个强分类器，相比于bagging：boosting算法中当前的分类器会受到之前的学习器的影响，比如adaboost当前学习器中样本的权重是前n轮学习器改变后的结果，比如GBDT中当前学习器要拟合东西是前n个学习器产生的残差。而ba
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2024-05-01 19:22:53
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