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浅学梯度提升树
发布网友
发布时间:2024-10-13 17:31
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时间:2024-11-10 01:44
梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)是一种迭代的决策树算法,用于提升树的优化过程。当损失函数为平方损失函数或指数函数时,每一步优化相对简单。但对于一般损失函数,每一步优化并不容易。Freidman提出梯度提升方法,利用损失函数在当前模型负梯度的值作为回归问题提升树算法残差的近似值,拟合一个回归树,适用于回归预测和分类任务。
梯度下降法是一种优化方法,通过迭代公式,将损失函数在当前模型处一阶泰勒展开,找到最优解。在函数空间中,借鉴梯度下降的思想,梯度提升方法求解损失函数的最优函数,首先设置初始函数,然后迭代更新函数,其中,负梯度表示残差。
在回归问题中,残差即为平方损失函数的负梯度。因此,提升树中拟合残差,对于一般损失函数,拟合的是残差的近似值,即负梯度。
参考文档提供进一步学习资源,包括机器学习博客和知乎文章,详细解释梯度提升树原理、应用和优化过程。
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