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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