Momentum是对梯度进行修正SGB的缺点：其更新方向完全依赖于当前batch，因而其更新十分不稳定例如：Data数据分成三个批次batch1,batch2,batch3,在使用梯度下降的过程中，batch1可能求得的梯度是5，batch2求得的梯度是-3，batch3求得的梯度是5,那么loss在沿着batch1方向下降后，batch2又会沿着相反的方向回去。这就导致了梯度下降的不稳定性。解决
简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-Boosting Tree以决策树为基函数的提升方法称为提升树，其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的
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2024-05-07 23:07:35
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集成学习中笔记04 前向分步算法与梯度提升决策树开源学习地址：datawhale1.前向分步算法前向分步算法是集成学习中一个非常重要的框架，它的出现解决了Adaboost加法模型的凸优化问题。简单来说，前向分步算法就是从前向后，每一步仅优化一个基函数及其系数，逐步逼近目标函数。Adaboost算法是前向分步算法的特例2.梯度提升决策树(GBDT)2.1 基于残差学习的提升树算法从字面意思上来说，基
目 录前向分布算法（1）加法模型（2）前向分步算法（3）前向分步算法与Adaboost的关系梯度提升决策树GBDT（1）基于残差学习的提升树算法（2）梯度提升决策树算法(GBDT) 前向分布算法Adaboost每次学习单一分类器以及单一分类器的权重。 抽象出Adaboost算法的整体框架逻辑，构建集成学习的一个非常重要的框架——前向分步算法。 不仅可以解决分类问题，也可以解决回归问题。（1）加法
一、BoostingGBDT属于集成学习（Ensemble Learning）中的boosting算法。Boosting算法过程如下：(1) 分步去学习weak classifier，最终的strong claissifier是由分步产生的classifier’组合‘而成的 (2) 根据每步学习到的classifier去reweight样本(分错的样本权重加大，反之减小)Boosting
GBDT 简述梯度提升树：使用损失函数的负梯度在当前模型的值求解更为一般的提升树模型，这种基于负梯度求解提升树前向分布迭代过程叫做梯度提升树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GBDT使用的决策树就是CART回归树，无论是处理回归问题还是二分类以及多分类，GBDT使用的决策树自始至终都是CART回归树。
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2023-06-30 17:28:46
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https://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775
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2023-05-18 17:32:28
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介绍梯度提升决策树的大致原理与简单Python实现示例。
原创
2024-06-24 22:11:26
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## 如何实现Python梯度提升决策树
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现Python梯度提升决策树。下面我将为你详细介绍整个流程，并给出每一步需要做的事情以及相应的代码示例。
### 流程概述
首先，让我们来看一下整个实现梯度提升决策树的流程：
```mermaid
stateDiagram
Start --> 数据准备
数据准备 --> 创建
原创
2024-05-28 03:58:55
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以 Python 梯度提升决策树 (Gradient Boosting Decision Tree, GBDT) 为主题的文章介绍在机器学习中，梯度提升决策树（GBDT）是一种强大的集成算法。它通过将多个决策树模型组合在一起，逐步减少模型的预测误差，最终形成一个强大的预测模型。GBDT 在分类和回归任务中都表现出色，并且在处理复杂数据集时尤为有效。本文将详细介绍 GBDT 的原理，并通过 Pyth
原创
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2024-06-19 17:40:58
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# Python 梯度提升决策树
梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）是一种集成学习方法，它通过组合多个决策树来构建一个更加强大和稳健的模型。在这篇文章中，我们将介绍梯度提升决策树的原理和实现，并通过Python代码示例来演示如何使用这种方法来解决问题。
## 什么是梯度提升决策树
梯度提升决策树是一种集成学习方法，它通过串行地构建一系列决策树来逐
原创
2024-04-21 06:33:24
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本文简要介绍了Python梯度提升决策树的方法示例，包括鸢尾花（Iris）数据集进行分类、房价预测（回归）、垃圾邮件分类、特征选择等示例。
原创
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2024-06-21 13:45:09
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今天学习了梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT），准备写点东西作为记录。后续，我会用python 实现GBDT， 发布到我的Github上，敬请Star。梯度提升算法是一种通用的学习算法，除了决策树，还可以使用其它模型作为基学习器。梯度提升算法的思想是通过调整模型，让损失函数的值不断减小， 然后将各个模型加起来作为最终的预测模型。而梯度提升决策
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2023-06-30 17:28:58
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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
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2023-11-13 21:03:48
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一、基本概念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。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 GBDT主要由三个概念组成：Regression Decistion Tree（即DT)，Gra
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2023-12-05 23:04:27
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梯度提升决策树 算法过程 一、总结 一句话总结： 弱分类器拟合残差：GBDT的原理很简单，就是所有弱分类器的结果相加等于预测值，然后下一个弱分类器去拟合误差函数对预测值的残差(这个残差就是预测值与真实值之间的误差)。当然了，它里面的弱分类器的表现形式就是各棵树。 1、Boosting思想？ 串行：B
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2020-10-03 14:46:00
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博客原文：https://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775博客中比较精彩的地方 【问】xg
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2022-09-10 01:13:04
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笔记︱决策树族——梯度提升树(GBDT） 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
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2017-02-19 16:48:00
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综述 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较强的算 ...
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2021-10-08 10:38:00
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决策树可以分为二叉分类树或者二叉回归树，刚刚我们讲了分类树，现在介绍一下回归树。回归问题是用来处理连续值。提升树采用了前向分布算法，模型如下：公式分析： 算法目标：图中的x，y图表示的就是，曲线上的点就是这个回归树所预测到的残差的预测值，我们最后要的就是预测值接近真实的残差就是去拟合这个残差（Fitted residual），让损失函数（Loss）最小。例子 初始化的10个点： 开始找第一课回归树
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2024-09-05 12:56:38
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