GBDT算法

GBDT算法原理深入解析

GBDT算法原理深入解析标签: 机器学习集成学习 GBM GBDT XGBoost 梯度提升(Gradient boosting)是一种用于回归.分类和排序任务的机器学习技术,属于Boosting算法族的一部分.Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,属于集成学习(ensemble learning)的范畴.Boosting方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断要好.通俗地说,就是"三个臭皮匠顶个…

机器学习系列------1. GBDT算法的原理

GBDT算法是一种监督学习算法.监督学习算法需要解决如下两个问题: 1.损失函数尽可能的小,这样使得目标函数能够尽可能的符合样本 2.正则化函数对训练结果进行惩罚,避免过拟合,这样在预测的时候才能够准确. GBDT算法需要最终学习到损失函数尽可能小并且有效的防止过拟合. 以样本随时间变化对某件事情发生的变化为例,如下几副图形象的说明了机器学习的作用. 假设随着时间的变化对K话题存在如下样本: 如果没有有效的正则化,则学习结果会如下图所示: 这种情况下,学习结果跟样本非常符合,损失函数也非常小,但…

机器学习技法-GBDT算法

课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 之前看过别人的竞赛视频,知道GBDT这个算法应用十分广泛.林在第八讲,简单的介绍了AdaBoost,这一讲会更深入的从优化的角度看AdaBoost,然后引出GBDT算法,最后林对最近几讲的集成学习模型(Aggregation Models)做了个很棒的总结. 一.RandomForest Vs AdaBoost-DTree RF随机森林算法:通过bootstrapping有放回的抽样获取不同…

工业级GBDT算法︱微软开源的LightGBM（R包正在开发....）

看完一篇介绍文章后,第一个直觉就是这算法已经配得上工业级属性.日前看到微软已经公开了这一算法,而且已经发开python版本,本人觉得等hadoop+Spark这些平台配齐之后,就可以大规模宣传啦~如果R包一发我一定要第一时间学习并更新在本帖下~ 哈哈看好它是因为支持分布式.GPU运算,而且占用内存小,这几个特制已经足以让她从学界走到工业界,之前的XGboosting更多的使用场景在学术.竞赛.之前我也有写过,感觉局限挺多: R语言︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb(预测)+…

GBDT 算法：原理篇

本文由云+社区发表 GBDT 是常用的机器学习算法之一,因其出色的特征自动组合能力和高效的运算大受欢迎. 这里简单介绍一下 GBDT 算法的原理,后续再写一个实战篇. 1.决策树的分类决策树分为两大类,分类树和回归树. 分类树用于分类标签值,如晴天/阴天/雾/雨.用户性别.网页是否是垃圾页面: 回归树用于预测实数值,如明天的温度.用户的年龄.网页的相关程度: 两者的区别: 分类树的结果不能进行加减运算,晴天晴天没有实际意义: 回归树的结果是预测一个数值,可以进行加减运算,例如 20 岁 3…

GBDT通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器,其中弱分类器通常选择为CART树,每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练. 对于GBDT算法,其中重要的知识点为: 1.GBDT是梯度下降法从参数空间上升到函数空间的算法 2.其属于集成算法Boosting 3.损失函数的构造一.GBDT损失函数下面对于其损失函数做简单的讲解: GBDT的模型如下,其中T表示每棵树,总共集成了M颗. 其损失函数表示: 对于其中的L函数该如何选择,也就是关系到GBDT的损失函数构造问题了.一般来说,对于分类…

转载：GBDT算法梳理

学习内容: 前向分布算法负梯度拟合损失函数回归二分类,多分类正则化优缺点 sklearn参数应用场景转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58105824 GBDT是一种采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分步算法并以决策树作为基函数的提升方法.通俗来说就是,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论加起来形成最终答案. 一.前向分步算法(考虑加法模型) 要理解GBDT算法,得先来了解一下什么是前向分步算法.下面一起来瞧瞧. 加法模型是这样的: (就是基…

进阶：2.GBDT算法梳理

GBDT算法梳理学习内容: 1.前向分布算法 2.负梯度拟合 3.损失函数 4.回归 5.二分类,多分类 6.正则化 7.优缺点 8.sklearn参数 9.应用场景 1.前向分布算法在学习模型时,每一步只学习一个基函数及其系数,逐步逼近优化函数式,从而简化优化的复杂度. 2.负梯度拟合针对这个问题,大牛Freidman提出了用损失函数的负梯度来拟合本轮损失的近似值,进而拟合一个CART回归树.第t轮的第i个样本的损失函数的负梯度表示为 $r_{ti} = -\bigg[\frac{\pa…

梯度提升树GBDT算法

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/29802325 本文对Boosting家族中一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multiple Additive Regr…

GBDT算法简述

提升决策树GBDT 梯度提升决策树算法是近年来被提及较多的一个算法,这主要得益于其算法的性能,以及该算法在各类数据挖掘以及机器学习比赛中的卓越表现,有很多人对GBDT算法进行了开源代码的开发,比较火的是陈天奇的XGBoost和微软的LightGBM 一.监督学习 1. 监督学习的主要任务监督学习是机器学习算法中重要的一种,对于监督学习,假设有m个训练样本: 其中, ,如分类问题:也可以为连续值,如回归问题.在监督学习中利用训练样本训练出模型,该模型能够细线从样本特征 . 为了能够对映射F进行…

GB和GBDT 算法流程及分析

1.优化模型的两种策略: 1)基于残差的方法残差其实就是真实值和预测值之间的差值,在学习的过程中,首先学习一颗回归树,然后将“真实值-预测值”得到残差,再把残差作为一个学习目标,学习下一棵回归树,依次类推,直到残差小于某个接近0的阀值或回归树数目达到某一阀值.其核心思想是每轮通过拟合残差来降低损失函数. 总的来说,第一棵树是正常的,之后所有的树的决策全是由残差来决定. 2)使用梯度下降算法减小损失函数. 对于一般损失函数,为了使其取得最小值,通过梯度下降算法,每次朝着损失函数的负梯度方向逐步移…

机器学习 | 从加法模型讲到GBDT算法

作者:JSong, 日期:2017.10.10 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能,这对"弱学习器"尤为明显. 目前,有三种常见的集成学习框架:bagging,boosting和stacking.第一种是并行的,各个基学习器之间不存在强依赖关系,代表是随机森林算法.后两者是串行的,基学习器之间存在强依赖关系,必须串行生成.具体可参见我的文章机器学习|集成学习. 1.前向分步算法(forward…

【机器学习】--GBDT算法从初始到应用

一.前述提升是一种机器学习技术,可以用于回归和分类的问题,它每一步产生弱预测模型(如决策树),并加权累加到总模型中:如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的,那么就称为梯度提升(Gradient boosting)提升技术的意义:如果一个问题存在弱预测模型,那么可以通过提升技术的办法得到一个强预测模型. 二.算法过程给定输入向量X和输出变量Y组成的若干训练样本(X 1 ,Y 1 ),(X 2 ,Y 2 )......(X n ,Y n ), 目标是找到近似函数F(X),使得损…

随机森林、gbdt算法

http://blog.csdn.net/songzitea/article/details/10035757 http://blog.csdn.net/holybin/article/details/25653597 在机器学习中,随机森林由许多的决策树组成,因为这些决策树的形成采用了随机的方法,所以叫做随机森林.随机森林中的决策树之间是没有关联的,当测试数据进入随机森林时,其实就是让每一颗决策树进行分类看看这个样本应该属于哪一类,最后取所有决策树中分类结果最多的那类为最终的结果(每棵树的权重…

GBDT 算法

GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 梯度提升迭代决策树.GBDT 也是 Boosting 算法的一种,但是和 AdaBoost 算法不同(AdaBoost 算法上一篇文章已经介绍):区别如下:AdaBoost 算法是利用前一轮的弱学习器的误差来更新样本权重值,然后一轮一轮的迭代:GBDT 也是迭代,但是 GBDT 要求弱学习器必须是 CART 模型,而且 GBDT 在模型训练的时候,是要求模型预测的样本损失尽可能的小. GBDT 直观理解:每一轮预测和实…

GBDT算法梳理

1.GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)思想 Boosting : 给定初始训练数据,由此训练出第一个基学习器: 根据基学习器的表现对样本进行调整,在之前学习器做错的样本上投入更多关注: 用调整后的样本,训练下一个基学习器: 重复上述过程 T 次,将 T 个学习器加权结合. Gradient boosting Gradient boosting是 boosting 的其中一种方法,它主要的思想是,每一次建立单个学习器时,是在之前建立的模型的损失函数的梯度下降…

GBDT和XGBOOST算法原理

GBDT 以多分类问题为例介绍GBDT的算法,针对多分类问题,每次迭代都需要生成K个树(K为分类的个数),记为$F_{mk}(x)$,其中m为迭代次数,k为分类. 针对每个训练样本,使用的损失函数通常为\[L(y_i, F_{m1}(x_i), ..., F_{mK}(x_i))=-\sum_{k=1}^{K}I({y_i}=k)ln[p_{mk}(x_i)]=-\sum_{k=1}^{K}I({y_i}=k)ln(\frac{e^{F_{mk}(x_i)}}{\sum_{l=1}^{K}e…

提升学习算法简述：AdaBoost, GBDT和XGBoost

1. 历史及演进提升学习算法,又常常被称为Boosting,其主要思想是集成多个弱分类器,然后线性组合成为强分类器.为什么弱分类算法可以通过线性组合形成强分类算法?其实这是有一定的理论基础的.1988年,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习”和“弱可学习”的概念,他们指出,在概率近似正确(Probably Approximately Correct, PAC)学习的框架中,一个概念,如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,并且正确率很高,那么就称这个概念是强可学习的:如果正确率只是…

机器学习总结（一） Adaboost,GBDT和XGboost算法

一: 提升方法概述提升方法是一种常用的统计学习方法,其实就是将多个弱学习器提升(boost)为一个强学习器的算法.其工作机制是通过一个弱学习算法,从初始训练集中训练出一个弱学习器,再根据弱学习器的表现对训练样本分布进行调整,使得先前弱学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注,然后基于调整后的样本分布来训练下一个弱学习器.如此反复学习 ,得到一系列的弱学习器,然后组合这些弱学习器,构成一个强学习器.提升方法生成的弱学习器之间存在强依赖关系,必须串行生成一系列的弱学习器.目前提升方法主要有 Ad…

机器学习算法总结(四)——GBDT与XGBOOST

Boosting方法实际上是采用加法模型与前向分布算法.在上一篇提到的Adaboost算法也可以用加法模型和前向分布算法来表示.以决策树为基学习器的提升方法称为提升树(Boosting Tree).对分类问题决策树是CART分类树,对回归问题决策树是CART回归树. 1.前向分布算法引入加法模型在给定了训练数据和损失函数$L(y, f(x))$ 的条件下,可以通过损失函数最小化来学习加法模型然而对于这个问题是个很复杂的优化问题,而且要训练的参数非常的多,前向分布算法的提出就是为了解决模型的…

机器学习算法--GBDT

转自 http://blog.csdn.net/u014568921/article/details/49383379 另外一个很容易理解的文章 :http://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775 更多参考如下机器学习(四)— 从gbdt到xgboost 机器学习常见算法个人总结(面试用) xgboost入门与实战(原理篇) Gradient Boosting Decision Tree,即梯度提升树,简称GBDT,也叫GBRT(Gradient Boosting R…

GBDT+LR算法解析及Python实现

1. GBDT + LR 是什么本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题.这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook . 2. GBDT + LR 用在哪 GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估,即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击. 点击率预估模型涉及的训练样本一般是上亿级别,样本量大,模型常采用速度…

机器学习相关知识整理系列之三：Boosting算法原理，GBDT&XGBoost

1. Boosting算法基本思路提升方法思路:对于一个复杂的问题,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比任何一个专家单独判断好.每一步产生一个弱预测模型(如决策树),并加权累加到总模型中,可以用于回归和分类问题:如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度方向,则称之为梯度提升(Gradient boosting). 梯度提升算法首先给定一个目标损失函数,它的定义域是所有可行的弱函数集合(基函数):提升算法通过迭代的选择一个负梯度方向上的基函数来逐渐逼近局部极小值.这种在函数域…

个性化排序算法实践(四)——GBDT+LR

本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题.这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook . GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估,即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击. 点击率预估模型涉及的训练样本一般是上亿级别,样本量大,模型常采用速度较快的LR.但LR是线性模型,学习能力有限,此时特征工程尤其重要.现…

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