GBDT算法的基本思想,gbdt怎么计算特征重要性

GBDT算法的基本思想,gbdt怎么计算特征重要性

GBDT的全称是GradientBoostingDecisionTree，梯度提升决策树。 要理解GBDT，首先要理解这个B（Boosting）。 Boosting是一个可以将弱学习者提升为强学习者的算法家族。它属于集成学习（enGBDT（GradientBoostingDecisionTree）），在数据分析和预测方面有很好的效果。它是一种基于决策树的集成算法。其中GradientBoosting是集成方法boosting的算法，它使用梯度下降来

GBD的全称是梯度下降树。在传统的机器学习算法中，它是拟合实分布的最佳算法之一。在深度学习流行前几年，GBDT在各种竞赛中大放异彩。 大概有几个原因，第一，效果确实很好。第一，GBDT使用的决策树是CART回归树。无论是处理回归问题还是二分类还是多分类，GBDT使用的决策树都是CART回归树。 为什么不使用CART分类树？ 因为GBDT的每次迭代都需要拟合梯度

GBDT既可以用来处理回归问题，也可以用来处理分类问题。当梯度提升算法的基函数不是二叉回归树时，梯度提升算法就可以称为GBDT。注意，GBDT是用于回归还是分类并不重要。 ，GB中的GBDTGB代表GradientBoosting，意思是梯度提升。梯度是一个数学概念。函数的梯度方向是函数上升最快的方向。反之，负梯度方向是函数下降最快的方向。 。

GBDT（梯度提升决策树）是一种使用加法模型（即基函数的线性组合）和前进逐步算法的提升方法，并使用决策树作为基函数。 通俗地说，这个算法由多个组成1：GBDT算法的基本要点：1：GBDT使用的是回归树，而不是分类树。 2：分类树和回归树的区别：分类树主要用于处理响应变量是分类的数据，例如天气（可以是晴天、阴天或下雨等）。 回归树主要用于

（°ο°） 1.GBDT(GradientBoostingDecisionTree)思想Boosting：GradientboostingGradientboosting是boosting方法中的一种。其主要思想是每次建立一个单一的basicidea。1.首先给每个训练样本相同的概率；2. 然后进行滴定。每次迭代后，错误分类的样本都会增加权重（重采样），以便在滴定时更多地关注这些样本。 Boosting系列算法中最著名的计算