gbdt的缺点,GBDT是什么

　　——GBDT的原理很简单，所有弱分类器的结果加在一起等于预测值。directory==3354GBDT的原理很简单。将所有弱分类器的结果相加后，就是预测值。==1.3.gbdt算法的过程1.1助推思想1.2解释GBDT是怎么一回事3。GBDT的优势和局限是什么？3.1优势3.2局限4。RF(随机森林)和GBDT 5的区别与联系。代码实现

　　解释GBDT算法的过程

　　Gdt (GradientBoosting决策树)全称为斜率改进的决策树，它采用了Boosting的思想。

　　1.1 Boosting思想Boosting方法在训练基分类器时采用串行方式，基分类器之间存在依赖关系。基本思想是将基本分类器逐层堆叠，每一层在训练中对前一层的误分类样本赋予更高的权重。测试时，根据各层分类器结果的权重得出最终结果。

　　装袋不同于系列训练中的助推。Bagging方法在训练过程中对各个基分类器没有很强的依赖性，可以并行训练。

　　1.2 GBDT是指GBDT的原理很简单，把所有弱判别器的结果加起来等于预测值，然后用弱判别器拟合误差函数预测值的残差。残差是预测值和真实值之间的误差。当然，弱分类器用树来表示。

　　举个很简单的例子，比如我30岁了，但是计算机和模型的GBDT不知道我多大了。GBDT怎么样？

　　它在20岁时用第一个弱分类器(或者第一棵树)随机拟合，发现误差是10岁。

　　其次，用第二棵树，6年生，拟合剩余损失，发现相差只有4年生；

　　然后在第三棵树上用3岁拟合剩余的差，差的只有1岁；

　　最后用第四课的树来拟合剩余的残差，非常完美。

　　最后结合四棵树的结论，实际树龄为30年(实际工程中，gbdt计算负斜率，用负斜率近似残差)。

为何gbdt可以用用负梯度近似残差呢？

　　在回归任务中，GBDT预测了每次迭代中每个样本的值。这时的损失函数就是均方误差损失函数。

　　因此，如果损失函数的均方损失函数设置为“是”，则每次拟合的值为“真值-当前模型的预测值”，即残差。这个时候的变量就是求“当前预测模型的值”，也就是求相对于它的负斜率。

训练过程

　　简单来说，假设训练集中只有A、B、C、D四个人。他们的年龄分别是14、16、24和26岁。其中，A和B分别是高一和高三学生；c和D分别是应届毕业生和工作两年的员工。用传统的回归决策树训练，可以得到下图所示的结果。

　　现在我们对GBDT也这样做。因为数据太少，限制做两个以上的叶节点。也就是说，每棵树上只有一根树枝。然后，我仅限于学习两棵树。得到下图所示的结果。

　　在第一个分支中，如图1所示，A和B的年龄相近，C和D的年龄相近，所以把它们分开，用每个分支的平均年龄作为预测值。

　　这时计算残差(残差是指A的实际值-A的预测值=A的残差)，所以A的残差是14的实际值-15的预测值=残差-1。

　　请注意。a的预测值是指前面所有树的累积和。这里，前面只有一棵树，所以直接15。如果有树，必须全部累加，作为a的预测值。

　　然后，去第二棵树学习那些残差-1，1，-1，1而不是A B C D的原值，第二棵树只有1和-1两个值，直接分成两个节点。也就是说把A和C分成左，B和D分成右进行计算。(残差都是0，说明第二棵树的预测值等于实际值。只要把第二棵树的结论加到第一棵树上，就可以得到实际年龄，大家就可以得到真实的预测值。

　　也就是说，目前A、B、C、D的预测值与实际年龄相符。太好了！

　　答：答：14岁高一种马

　　D: 26岁，工作两年的员工，经常被粗鲁的行人质疑购物太多。预测年龄D=25 1=26。

　　因此，GBDT需要累积多个树的分数来获得最终的预测分数。在每次迭代中，基于现有的树，添加一棵树来拟合预测结果和前一棵树的真实值之间的残差。

　　3.GBDT的优势和局限是什么？3.1优势预测阶段计算速度快，可以在树间并行计算。

　　在密集分布的数据集上，GBDT凭借其优秀的泛化能力和表达能力，在Kaggle的多次比赛中始终名列前茅。

　　通过使用决策树作为弱分类器，GBDT模型具有良好的解释力和鲁棒性，能够自动发现特征之间的高阶关系。

　　3.2局限性GBDT在高维稀疏数据集上的表示比支持向量机和神经网络更差。

　　与其他模型相比，GBDT在处理文本分类特征方面不如数值。

　　特征明显的时候。

　　训练过程需要串行训练，所以只能在决策树中使用一些局部并行的方法来提高训练速度。

　　4.RF(随机森林)和GBDT的异同：