首先，我們來了解一下助推的思路。我們每次訓練單個弱分類器，都會在學習當前單個弱分類器之前，增加上次分類錯誤的數(shù)據(jù)的權(quán)重，這樣訓練出來的單個弱分類器會更加關(guān)注那些容易被錯誤分類的點，最后通過加權(quán)求和的方式組合成一個最終的學習器，gradentboosting是助推的一種，每次建立單個學習器，都是上一個模型的損失函數(shù)的梯度下降方向。GB和AdaBoost的區(qū)別在于Adaboost通過提高錯誤得分數(shù)據(jù)點的權(quán)重來定位模型的不足。
GBDT算法的描述不正確。()a .決策樹BoostingGBDTB。GBDT算法主要利用Boosting方法C.GBDT和AdaBoost的比較，兩者都是Boosting家族成員，使用弱分類器；都是使用正向逐步算法d .梯度提升算法通過在梯度方向迭代選擇一個基函數(shù)，逐步逼近局部極小值。正確答案:梯度提升算法通過在梯度方向迭代選擇一個基函數(shù)，逐步逼近局部極小值。
首先，我們來了解一下boosting的思路。我們每訓練一個單個弱分類器，都會增加上一次分類錯誤的數(shù)據(jù)的權(quán)重，然后學習當前的單個弱分類器。如果后面這樣做，訓練好的單個弱分類器會更加關(guān)注那些容易被錯誤分類的點，最后通過加權(quán)求和的方式組合成一個最終的學習器。Gradentboosting是助推的一種。每次建立單個學習器，都是上一個模型的損失函數(shù)的梯度下降方向。GB和AdaBoost的區(qū)別在于Adaboost通過提高錯誤得分數(shù)據(jù)點的權(quán)重來定位模型的不足。
主要思想是每次建立單個學習器，都是在前一個模型的損失函數(shù)的梯度下降方向。損失函數(shù)越大，模型越容易出錯。如果我們的模型能讓損失函數(shù)不斷減小，說明我們的模型在不斷改進，最好的辦法就是讓損失函數(shù)在其梯度方向上減小。GBDTGB DT(決策樹)，即當基分類器是決策樹時，這里的決策樹是回歸樹。
3、集成樹模型(Ensemble博客園:梯度提升樹原理總結(jié)(GBDT)博客園:一步步理解GB、GBDT和xgboost志虎:GBDT和XGBOOST在機器學習算法上有什么不同？我們將重要參數(shù)分為兩類。第一類是Boosting框架的重要參數(shù)，第二類是弱學習者CART回歸樹的重要參數(shù)。
/Image-4/GBDT(GradientBootingDecisiontree)是機器學習中經(jīng)久不衰的模型。其主要思想是利用弱分類器(決策樹)進行迭代訓練，得到最優(yōu)模型。該模型具有訓練效果好、不易過擬合的優(yōu)點。GBDT不僅廣泛應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域，還用于多分類、點擊率預測、搜索排名等任務(wù)。也是各種數(shù)據(jù)挖掘比賽中的致命武器。據(jù)統(tǒng)計，Kaggle上超過一半的冠軍方案都是基于GBDT的。
1.1 light GBM提出的激勵中常用的機器學習算法，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以用minibatch的方式進行訓練，訓練數(shù)據(jù)的大小不會受到內(nèi)存的限制。在每次迭代中，GBDT需要多次遍歷整個訓練數(shù)據(jù)，如果將整個訓練數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中，則訓練數(shù)據(jù)的大小將受到限制；如果不加載到內(nèi)存中，反復讀寫訓練數(shù)據(jù)會耗費大量時間。
