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
山北雨夜漫步1 天前
机器学习 Day12 集成学习简单介绍
人工智能·机器学习·集成学习
镰圈量化1 天前
决策树在金融分析中有诸多应用场景
算法·决策树·金融
pljnb1 天前
树模型与集成学习(决策树核心算法:ID3/C4.5/CART、随机森林、GBDT/XGBoost)
算法·决策树·集成学习
心想事“程”3 天前
决策树详解+面试常见问题
算法·决策树·机器学习
alpha xu5 天前
用 Iris数据做决策树分析
人工智能·python·算法·决策树·机器学习
爱学习的uu8 天前
决策树:ID3,C4.5,CART树总结
算法·决策树·机器学习
小森77679 天前
(五)机器学习---决策树和随机森林
算法·决策树·随机森林·机器学习·分类算法
大雄野比9 天前
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 决策树回归
学习·决策树·scikit-learn
潇湘馆记10 天前
集成学习介绍
机器学习·集成学习
啥都鼓捣的小yao11 天前
Python在糖尿病分类问题上寻找具有最佳 ROC AUC 分数和 PR AUC 分数(决策树、逻辑回归、KNN、SVM)
python·决策树·机器学习·支持向量机·分类·逻辑回归