决策树算法原理(ID3，C4.5) 决策树算法原理(CART分类树) CART回归树 决策树的剪枝是通过极小化决策树整体的损失函数。(决策树的生成只考虑局部最优，决策树的剪枝考虑全局最优) 设树T的叶节点为 t，个数为 |T|，该叶节点有 Nt 个样本点，其中 k 类的样本点有 Ntk 个，k = ...
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2019-04-24 20:54:18
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首先明确一点，gbdt 无论用于分类还是回归一直都是使用的CART 回归树。不会因为我们所选择的任务是分类任务就选用分类树，这里面的核心是因为gbdt 每轮的训练是在上一轮的训练的残差基础之上进行训练的。这里的残差就是当前模型的负梯度值 。这个要求每轮迭代的时候，弱分类器的输出的结果相减是有意义的。 ...
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2019-04-06 17:04:06
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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 ...
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2019-01-03 21:46:57
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XGBoost其实是由一群训练出来的CART回归树集成出来的模型。 目标 目标其实就是训练一群回归树，使这树群的预测值尽量接近真实值，并且有尽可能强大的泛化能力。来看看我们的优化函数： 优化函数 i表示的是第i个样本，前一项是表示的是预测误差。后一项表示的是树的复杂度的函数，值越小表示复杂度越低，泛 ...
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2018-12-12 23:54:46
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GBDT的核心就在于累加所有树的结果作为最终结果。分类树决策树的分类算法有很多，以具有最大熵的特征进行分类，以信息增益特征进行分类（ID3），以增益率特征进行分类（C4.5），以基尼系数特征进行分类（CART分类与回归树）等等。这一类决策树的特点就是最后的结果都是离散的具体的类别，比如苹果的好/坏，性别男/女。回归树回归树与分类树的流程大致一样，不同的是回归树在每个节点都会有一个预测值，以年龄为例
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2018-12-12 10:32:53
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Gradient Tree Boosting 梯度树提升GTB，又叫做gradient boosting regression tree梯度提升回归树GBRT，有叫做gradient boosting decision tree梯度提升回归树GBDT GBDT 的优点: 对混合型数据的自然处理（异构 ...
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2018-12-10 11:33:19
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我们希望找到一个 使得 最小，那么 就得沿着使损失函数L减小的方向变化，即： 同时，最新的学习器是由当前学习器 与本次要产生的回归树 相加得到的： 因此，为了让损失函数减小，需要令： 即用损失函数对f(x)的负梯度来拟合回归树。 ...
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2018-11-01 16:58:55
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CART（Classification and Regression tree）分类回归树由L.Breiman,J.Friedman,R.Olshen和C.Stone于1984年提出。CART是一棵二叉树，采用二元切分法，每次把数据切成两份，分别进入左子树、右子树。而且每个非叶子节点都有两个孩子，所 ...
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2018-09-26 13:05:06
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1、 RF（随机森林）与GBDT之间的区别 相同点： 1)都是由多棵树组成的 2)最终的结果都是由多棵树一起决定 不同点： 1） 组成随机森林的树可以是分类树也可以是回归树，而GBDT只由回归树组成 2） 组成随机森林的树可是并行生成，而GBDT只能是串行生成 3） 随机森林的结果是多棵树表决决定， ...
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2018-07-29 10:48:26
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