目录GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 梯度提升决策树算法1. DT：回归树 Regression Decision Tree2. GB：梯度迭代 Gradient Boosting3. Gradient Boosting Decision Tree：梯度提升决策树前向分布算法(Forward stagewise additive modeling)加法模型
关于GBDT的算法原理和实例讲解可见：GBDT算法原理以及实例讲解GBDT总结下面是涉及到的GBDT的面试问答：基本原理通过多轮迭代，每轮迭代产生一个弱分类器（利用CART回归树构建），每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。最后将这些弱分类器线性组合成一个强学习器。GBDT如何做特征选择？遍历样本的特征，对于每个特征，遍历样本的切分点，选择最优的特征的最优切分点；判断最优时使用平方误差。使
转载
2024-05-05 18:50:06
563阅读
02-05 GBDT+LR思维导图纲要FFM模型采用引用特征域的方式增强了模型的特征交叉能力，但是它只能做二阶的特征交叉，更高维度将会产生组合爆炸和计算复杂度过高的问题。而Facebook提出的GBDT+LR组合模型可以有效地处理高维特征组合和筛选的问题。GBDT+LR组合模型的结构一句话概括：它利用GBDT自动进行特征筛选的组合，进而生成新的离散特征向量；再把该特征向量当作LR模型输入，预估CT
转载
2024-06-26 11:07:37
101阅读
gbdt选择特征其实就是CART Tree的生成过程。gbdt的弱分类器默认选择的是CART TREE。其实也可以选择其他弱分类器的，选择的前提是低方差和高偏差。假设我们目前总共有 M 个特征。第一步我们需要从中选择出一个特征 j，做为二叉树的第一个节点。然后对特征 j 的值选择一个切分点 m. 一
转载
2019-05-15 22:26:00
778阅读
2评论
真正开始动手写，才发现以前理解的不够深。弄懂一个算法，要想明白哪些问题？集合里有m个样本，n个特征，gbdt每棵回归树怎么构造（选取多少样本，多少特征），它的损失函数怎么拟合，残差是怎么回事，梯度在其中的作用。 GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradie
转载
2024-03-27 08:49:24
129阅读
用GBDT构建组合特征一、理论Facebook在2014年发表“Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook”，论文中提出经典的GBDT+LR的模型结构，开启特征工程模型化、自动化的新阶段。文章提出采用GBDT自动进行特征筛选和组合，进而生成新的特征向量，再把该特征向量作为LR模型的输入，预测CTR，模型结构如下图所示。其中
转载
2024-04-29 19:55:09
158阅读
1, GBDT与LR融合的原理：假设Tree1、Tree2为通过GBDT模型学出来的两颗树，x为一条输入样本，遍历两棵树后，x样本分别落到两颗树的叶子节点上，每个叶子节点对应LR一维特征，那么通过遍历树，就得到了该样本对应的所有LR特征。决策树的每个内部节点代表对某一属性的一次测试，每条边代表一个测试结果，叶节点代表某个类或类的分布。由于一棵树的每条路径，是通过最小化均方差等方法最终分割出来的有区
转载
2024-04-10 12:57:34
63阅读
1. RF
随机森林基于Bagging的策略是Bagging的扩展变体，概括RF包括四个部分：1、随机选择样本（放回抽样）；2、随机选择特征（相比普通通bagging多了特征采样）；3、构建决策树；4、随机森林投票（平均）。 在构建决策树的时候，RF的每棵决策树都最大可能的进行生长而不进行剪枝；在对预测输出进行结合时，RF通常对分类问题使用简
转载
2024-08-19 19:52:00
64阅读
特征工程系列：GBDT特征构造以及聚类特征构造关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~0x00 前言数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。那特征工程是什么？特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能
转载
2023-07-17 21:53:41
80阅读
GBDT+LR的提出源自于高特征交叉带来的组合爆炸问题。推荐系统中的FM及FFM都是在基本特征的基础之上进一步构造新的特征（特征与特征之间的交叉）。2014年，Facebook提出了基于GBDT+LR组合模型的解决方法。GBDT+LR的使用场景GBDT+LR主要运用在CTR点击率预估，即去计算用户点击推送广告的概率。那么为什么要采用这种组合方式呢？因为点击率预估涉及到的样本一般是上亿级别的，样本量
转载
2024-07-27 11:17:37
31阅读
通过实践以下内容，使用GBDT生成新的特性，与原特性合并后，进行模型预测，AUC的分数不一定比原数据要高，所以通过测试后选择是否使用此方法。实际问题中，可直接用于机器学习模型的特征往往并不多。能否从“混乱”的原始log中挖掘到有用的特征，将会决定机器学习模型效果的好坏。引用下面一句流行的话： 特征决定了所有算法效果的上限，而不同的算法只是离这个上限的距离不同而已。 本文中我将介绍Facebook
转载
2024-03-26 17:37:30
62阅读
1.简介gbdt全称梯度下降树，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，一是效果确实挺不错。二是即可以用于分类也可以用于回归。三是可以筛选特征。这三点实在是太吸引人了，导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。 gbdt的面试考核点，大致有下面几个:gbdt 的算法的流程？gbdt 如何
①可以类比一下之前自己做的一个例子：在最初将单词编码的时候，我们使用的直接是one-hot向量的方式来进行编码的，非常简单粗暴的一种方式（根据单词在语料库中的索引，作为对应单词的词向量的对应值，这个其实是非常不好的一种方式，因为没有充分体现各个词在语义上的联系），所以会需要使用词向量的方式来“描述”不同的单词。②这里的embedding的概念，本意是一种嵌入，也可以理解成是一种映射，说白了就是一种
转载
2024-08-28 16:03:26
44阅读
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression 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答案。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起大家关注。举个年龄预测问
转载
2024-03-04 20:00:28
53阅读
GBDT构建新的特征思想 特征决定模型性能上界，例如深度学习方法也是将数据如何更好的表达为特征。如果能够将数据表达成为线性可分的数据，那么使用简单的线性模型就可以取得很好的效果。GBDT构建新的特征也是使特征更好地表达数据。主要思想：GBDT每棵树的路径所代表的特征组合直接作为LR的输入特征使用。用已有特征训练GBDT模型，然后利用GBDT模型学习到的树来构造新特征，最后把这些新特征加入原有特征一
转载
2024-03-07 23:10:01
48阅读
（封面图由ERNIE-ViLG AI 作画大模型生成） 探究GBDT算法：从Boosting到特征工程GBDT是机器学习领域中非常有用的算法之一。它可以用于分类和回归问题，并且在实践中表现非常出色。GBDT算法源自于提升算法（Boosting），但是它的实现方式以及性能相比于其他提升算法更好，可以处理高维数据，同时也具有很好的泛化性能。本文将介绍GBDT算法的发展历程和原理，以及通过实际案例来
转载
2024-04-25 10:51:09
200阅读
是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～作者介绍知乎@王多鱼京东的一名推荐算法攻城狮。主要负责商品推荐的召回和排序模型的优化工作。一、GBDT算法原理Gradient Boosting Decision Tree（GBDT）是梯度提升决策树。GBDT模型所输出的结果是由其包含的若干棵决策树累加而成，每一棵决策树都是对之前决策树组合预测残差的拟合，是对之前模型结果的一种“修正”。梯度提升树既
转载
2023-10-04 20:58:19
204阅读
1.背景LR属于线性模型，容易并行化，可以轻松处理上亿条数据，但是学习能力十分有限，需要大量的特征工程来增加模型的学习能力。但大量的特征工程耗时耗力同时并不一定会带来效果提升。因此，如何自动发现有效的特征、特征组合，弥补人工经验不足，缩短LR特征实验周期，是亟需解决的问题。一般通过笛卡尔积进行两两相乘再进行降维得到特征组合，但事先不知道哪两个特征之间有关联，当特征几万个或者更多时，该方法很难实现。
转载
2023-11-02 08:06:25
66阅读
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)是目前工业和各种竞赛中非常抢手的模型，性能表现出色，特别是XgBoost，LightGBM推出后，模型性能和运行效率进一步提升，了解XgBoost模型，先整理一下GBDT吧。 文章目录GBDT概述CARTBoostingGradient Boosting模型公式推导框架框架扩展least-squares regression
转载
2024-04-18 23:30:04
46阅读
GBDT利用损失函数的负梯度作为残差的近似值。2. 如何评估特征的权重大小？答：a. 通过计算每个特征在训练集下的信息增益，最后计算每个特征信息增益与所有特征信息增益之和的比例为权重值。b. 借鉴投票机制。用相同的gbdt参数对w每个特征训练出一个模型，然后在该模型下计算每个特征正确分类的个数，最后计算每个特征正确分类的个数与所有正确分类个数之和的比例为权重值。 xgboos
