决策树学习算法包括三部分:特征选择,数的生成和数的剪枝。最大优点: 可以自学习。在学习的过程中,不需要使用者了解过多背景知识,只需要对训练实例进行较好的标注,就能够进行学习。...输出Y为连续变量,将输入划分为M个区域,分别为R1,R2,…,RM,每个区域的输出值分别为:c1,c2,…,cm则回归树模型可表示为:
接下来可以使用平方误差 来表示训练数据的预测误差...针对这一问题,Freidman提出了梯度提升算法:利用最速下降的近似方法,即利用损失函数的负梯度在当前模型的值,作为回归问题中提升树算法的残差的近似值,拟合一个回归树。...回归树和决策树很类似,只是回归树把落入叶子节点的样本,对于他们的标签求了个平均值输出,注意,这里的标签,对于GBDT来说,是每一个样本的残差。
然后再去求这棵树的占的比重。...Xgboost在代价函数里加入了正则项,用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和。