机器学习模型—Gradient Boosting

机器学习模型—Gradient Boosting

在当前的机器学习领域,Gradient Boosting算法凭借其卓越的性能备受推崇,并广泛应用于工业界和学术界。作为集成学习算法的杰出代表,Gradient Boosting将多个"弱学习器"有机结合,构建出极具预测力的强大模型。本文将揭开Gradient Boosting算法的神秘面纱,深入探讨其核心原理、实现细节以及实践经验。

GBDT 算法也叫梯度提升（Granding Boosting）算法，它是梯度下降和 Boosting 方法结合的产物。因为常见的梯度提升都是基于决策树模型（机器学习中就把决策树模型简称为树）的，所以我们这里会把它称作是 GBDT，即梯度提升决策树（Granding Boosting Decision Tree）。

梯度提升是机器学习中一种流行的提升算法，用于分类和回归任务。Boosting是一种集成学习方法，它顺序训练模型，每个新模型都尝试纠正以前的模型。它将多个弱学习器组合成强学习器。目前最流行的两种Boosting集成算法，即

1. Adaboost
2. Gradient Boosting

梯度提升

梯度提升是一种强大的提升算法，它将多个弱学习器组合成强学习器，其中每个新模型都经过训练，以使用梯度下降来最小化先前模型的损失函数，例如均方误差或交叉熵。在每次迭代中，该算法计算损失函数相对于当前集合的预测的梯度，然后训练一个新的弱模型以最小化该梯度。然后将新模型的预测添加到集合中，并重复该过程直到满足停止标准。

与AdaBoost相比，训练实例的权重没有调整࿰