GBDT(Gradient Boosting Decision Tree),全名叫梯度提升决策树,使用的是Boosting的思想。
Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式,各个基分类器之间有依赖。它的基本思路是将基分类器层层叠加,每一层在训练的时候,对前一层基分类器分错的样本,给予更高的权重。测试时,根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。
Bagging与Boosting的串行训练方式不同,Bagging方法在训练过程中,各基分类器之间无强依赖,可以进行并行训练。
GBDT的原理很简单,就是所有弱分类器的结果相加等于预测值,然后下一个弱分类器去拟合误差函数对预测值的残差(这个残差就是预测值与真实值之间的误差)。当然了,它里面的弱分类器的表现形式就是各棵树。
举一个非常简单的例子,比如我今年30岁了,但计算机或者模型GBDT并不知道我今年多少岁,那GBDT咋办呢?
为何gbdt可以用用负梯度近似残差呢?
回归任务下,GBDT 在每一轮的迭代时对每个样本都会有一个预测值,此时的损失函数为均方差损失函数,
训练过程
简单起见,假定训练集只有4个人:A,B,C,D,他们的年龄分别是14,16,24,26。其中A、B分别是高一和高三学生;C,D分别是应届毕业生和工作两年的员工。如果是用一棵传统的回归决策树来训练,会得到如下图所示结果:
在第一棵树分枝和图1一样,由于A,B年龄较为相近,C,D年龄较为相近,他们被分为左右两拨,每拨用平均年龄作为预测值。
然后拿它们的残差-1、1、-1、1代替A B C D的原值,到第二棵树去学习,第二棵树只有两个值1和-1,直接分成两个节点,即A和C分在左边,B和D分在右边,经过计算(比如A,实际值-1 - 预测值-1 = 残差0,比如C,实际值-1 - 预测值-1 = 0),此时所有人的残差都是0。残差值都为0,相当于第二棵树的预测值和它们的实际值相等,则只需把第二棵树的结论累加到第一棵树上就能得到真实年龄了,即每个人都得到了真实的预测值。
换句话说,现在A,B,C,D的预测值都和真实年龄一致了。Perfect!
所以,GBDT需要将多棵树的得分累加得到最终的预测得分,且每一次迭代,都在现有树的基础上,增加一棵树去拟合前面树的预测结果与真实值之间的残差。
下表是梯度提升算法和梯度下降算法的对比情况。可以发现,两者都是在每 一轮迭代中,利用损失函数相对于模型的负梯度方向的信息来对当前模型进行更 新,只不过在梯度下降中,模型是以参数化形式表示,从而模型的更新等价于参 数的更新。而在梯度提升中,模型并不需要进行参数化表示,而是直接定义在函 数空间中,从而大大扩展了可以使用的模型种类。
相同点:
不同点: