解决方案:梯度提升树(Gradient Boosting Trees)跟GBDT(Gradient Boosting Decision Trees)有什么区别

文章目录


一、现象

在工作中,在机器学习中,时而会听到梯度提升树(Gradient Boosting Trees)跟GBDT(Gradient Boosting Decision Trees,GBDT),会容易混淆,所以整理一下

二、解决方案

梯度提升树(Gradient Boosting Trees,GBT)和GBDT(Gradient Boosting Decision Trees)实际上指的是相同的算法,只是名称上的缩写略有不同。这两种称呼都代表了同一种机器学习技术,即通过迭代地训练决策树来逐步提升模型性能的方法。

梯度提升树(GBT)

GBT是梯度提升算法的一种实现,它使用决策树作为基学习器。在每次迭代中,GBT添加一个新的决策树来预测前一个模型的残差(即预测值与实际值之间的差异)。这个过程一直持续,直到达到预定的树的数量或者模型的性能不再显著提升。

GBDT

GBDT是梯度提升树的一个更具体的称呼,强调了决策树(Decision Trees)的使用。它同样是一种梯度提升算法,通过逐步添加决策树来减少模型的预测误差。

相同点

  • 算法基础:两者都是基于梯度提升的算法,使用决策树作为基学习器。
  • 目标:两者都旨在通过迭代地添加树模型来最小化损失函数,提高预测的准确性。
  • 应用:两者都广泛应用于分类、回归、甚至排名和排序问题。

区别

  • 术语使用:GBT和GBDT在术语上略有不同,GBT可能更偏向于强调梯度提升的通用性,而GBDT则更明确指出了决策树的使用。
  • 侧重点:GBT可能在某些文献中用来泛指使用梯度提升方法的树模型,而GBDT则更侧重于决策树的应用。

在实际应用中,这两个术语通常可以互换使用,特别是在讨论算法的基本原理和实现时。重要的是理解背后的算法机制和如何应用它来解决具体的机器学习问题。

相关推荐
源于花海17 小时前
Energy期刊论文学习——基于集成学习模型的多源域迁移学习方法用于小样本实车数据锂离子电池SOC估计
论文阅读·迁移学习·集成学习·电池管理
THMAIL17 小时前
机器学习从入门到精通 - 集成学习核武器:随机森林与XGBoost工业级应用
人工智能·python·算法·随机森林·机器学习·集成学习·sklearn
THMAIL2 天前
机器学习从入门到精通 - 降维艺术:PCA与t-SNE带你玩转高维数据可视化
人工智能·python·决策树·随机森林·机器学习·分类·bootstrap
xz2024102****2 天前
吴恩达机器学习补充:决策树和随机森林
决策树·随机森林·机器学习
fsnine3 天前
机器学习回顾——决策树详解
人工智能·决策树·机器学习
郝学胜-神的一滴4 天前
Pomian语言处理器研发笔记(二):使用组合模式定义表示程序结构的语法树
开发语言·c++·笔记·程序人生·决策树·设计模式·组合模式
THMAIL6 天前
随机森林的 “Bootstrap 采样” 与 “特征随机选择”:如何避免过拟合?(附分类 / 回归任务实战)
人工智能·算法·决策树·随机森林·分类·bootstrap·sklearn
Y|9 天前
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树)总结梳理
决策树·机器学习·集成学习·推荐算法·boosting
做一个快乐的小傻瓜10 天前
机器学习笔记
人工智能·决策树·机器学习
AI科技编码11 天前
当模型学会集思广益:集成学习的核心原理与多样化协作模式解析
adaboost·boosting·bagging·集成算法