机器学习中GBDT和XGBoosts的区别是?
发布网友
发布时间：2022-04-23 03:34
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懂视网
时间：2022-04-23 07:56
gbdt和xgboost区别如下：
1、传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。
2、传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下，xgboost工具支持自定义代价函数，只要函数可一阶和二阶求导。
3、xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和。从Bias variance tradeoff角度来讲，正则项降低了模型的variance，使学习出来的模型更加简单，防止过拟合，这也是xgboost优于传统GBDT的一个特性。（关于这个点，接下来详细解释）
4、Shrinkage（缩减），相当于学习速率（xgboost中的eta）。xgboost在进行完一次迭代后，会将叶子节点的权重乘上该系数，主要是为了削弱每棵树的影响，让后面有更大的学习空间。实际应用中，一般把eta设置得小一点，然后迭代次数设置得大一点。（补充：传统GBDT的实现也有学习速率）
5、列抽样（column subsampling）即特征抽样。xgboost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算，这也是xgboost异于传统gbdt的一个特性。
6、对缺失值的处理。对于特征的值有缺失的样本，xgboost可以自动学习出它的分裂方向。
7、xgboost工具支持并行。boosting不是一种串行的结构吗？怎么并行的？注意xgboost的并行不是tree粒度的并行，xgboost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的（第t次迭代的代价函数里包含了前面t1次迭代的预测值）。xgboost的并行是在特征粒度上的。
决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点），xgboost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block结构，后面的迭代中重复地使用这个结构，大大减小计算量。这个block结构也使得并行成为了可能，在进行节点的分裂时，需要计算每个特征的增益，最终选增益最大的那个特征去做分裂，那么各个特征的增益计算就可以开多线程进行。
可并行的近似直方图算法。树节点在进行分裂时，需要计算每个特征的每个分割点对应的增益，即用贪心法枚举所有可能的分割点。当数据无法一次载入内存或者在分布式情况下，贪心算法效率就会变得很低，所以xgboost还提出了一种可并行的近似直方图算法，用于高效地生成候选的分割点。
热心网友
时间：2022-04-23 05:04
AdaBoost是通过提升错分数据点的权重来定位模型的不足。
Gradient Boosting是通过算梯度（gradient）来定位模型的不足。
主要思想是，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方向，损失函数越大，说明模型越容易出错，如果我们的模型能够让损失函数持续的下降，则说明我们的模型在不停的改进，而最好的方式就是让损失函数在其梯度方向上下降。
GBDT=GB+DT(decision tree),即基分类器为决策树时，这里的决策树是回归树。
Xgboost 是GB算法的高效实现，其中基分类器除了可以使CART也可以是线性分类器。
几大区别：
传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯帝回归或者线性回归
传统GBDT在优化时只用到了一阶导数，而xgboost对代价函数进行了二阶泰勒展开，用到了一阶和二阶导数
xgboost加入了正则项，防止过拟合
shrinkage，相当于学习率，在每完成一次迭代后，会乘上这个系数，削减每棵树的影响
列抽样，借鉴随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算。
