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机器学习 | Python实现GBDT梯度提升树模型设计

机器学习 | Python实现GBDT梯度提升树模型设计

目录

    • 机器学习 | Python实现GBDT梯度提升树模型设计
      • 基本介绍
      • 模型描述
      • 模型使用
      • 参考资料

基本介绍

机器学习 | Python实现GBDT梯度提升树模型设计。梯度提升树(Grandient Boosting)是提升树(Boosting Tree)的一种改进算法,GBDT也是集成学习Boosting家族的成员,但是却和传统的Adaboost有很大的不同。回顾下Adaboost,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也是迭代,使用了前向分布算法,但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型,同时迭代思路和Adaboost也有所不同。

模型描述

GBDT使用的决策树是CART回归树,无论是处理回归问题还是二分类以及多分类,GBDT使用的决策树通通都是都是CART回归树。GBDT每次迭代要拟合的是梯度值,是连续值所以要用回归树。对于回归树算法来说最重要的是寻找最佳的划分点,那么回归树中的可划分点包含了所有特征的所有可取的值。在分类树中最佳划分点的判别标准是熵或者基尼系数&#

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