随机森林和GBDT

1. 随机森林

Random Forest（随机森林）是Bagging的扩展变体，它在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择，因此可以概括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；
3，构建决策树；
4，随机森林投票（平均）。

随机森林优缺点：
优点： 1.在数据集上表现良好，相对于其他算法有较大优势（训练速度，预测准确度）； 2. 能够处理很高维的数据，并不用特征选择，而且训练完后，给出特征的重要性； 3.容易进行并行化处理
缺点：在噪声较大的分类或者回归问题上容易过拟合。

2. GBDT

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。

1，原理
GBDT与传统的Boosting区别较大，它的每一次计算都是为了减少上一次的残差，而为了消除残差，我们可以在残差减小的梯度方向上建立模型,所以说，在GradientBoost中，每个新的模型的建立是为了使得之前的模型的残差往梯度下降的方法，与传统的Boosting中关注正确错误的样本加权有着很大的区别。
　　在GradientBoosting算法中，关键就是利用损失函数的负梯度方向在当前模型的值作为残差的近似值，进而拟合一棵CART回归树。
GBDT的会累加所有树的结果，而这种累加是无法通过分类完成的，因此GBDT的树都是CART回归树，而不是分类树（尽管GBDT调整后也可以用于分类但不代表GBDT的树为分类树）。

2，优缺点：

它能灵活的处理各种类型的数据；
在相对较少的调参时间下，预测的准确度较高。
当然由于它是Boosting，因此基学习器之前存在串行关系，难以并行训练数据。

3. GBDT 和随机森林的区别？

随机森林采用的是bagging的思想，bagging又称为bootstrap aggreagation，通过在训练样本集中进行有放回的采样得到多个采样集，基于每个采样集训练出一个基学习器，再将基学习器结合。随机森林在对决策树进行bagging的基础上，在决策树的训练过程中引入了随机属性选择。传统决策树在选择划分属性的时候是在当前节点属性集合中选择最优属性，而随机森林则是对结点先随机选择包含k个属性的子集，再选择最有属性，k作为一个参数控制了随机性的引入程度。

另外，GBDT训练是基于Boosting思想，每一迭代中根据错误更新样本权重，因此是串行生成的序列化方法，而随机森林是bagging的思想，因此是并行化方法。

GBDT和随机森林的不同点：

1、组成随机森林的树可以是分类树，也可以是回归树；而GBDT只由回归树组成
2、组成随机森林的树可以并行生成；而GBDT只能是串行生成
3、对于最终的输出结果而言，随机森林采用多数投票等；而GBDT则是将所有结果累加起来，或者加权累加起来
4、随机森林对异常值不敏感，GBDT对异常值非常敏感
5、随机森林对训练集一视同仁，GBDT是基于权值的弱分类器的集成
6、随机森林是通过减少模型方差提高性能，GBDT是通过减少模型偏差提高性能