Sklearn参数详解—GBDT

前言

这篇介绍Boosting的第二个模型GBDT，GBDT和Adaboost都是Boosting模型的一种，但是略有不同，主要有以下两点不同：

• GBDT使用的基模型是CART决策树，且只能是CART决策树，而Adaboost的默认基模型是CART决策树，可以是其他模型。

• GBDT通过计算每次模型的负梯度来进行模型迭代，而Adaboost模型则根据错分率来进行模型迭代。

参数

class sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier(loss='deviance', learning_rate=0.1, n_estimators=100, subsample=1.0, criterion='friedman_mse', min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_depth=3, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, init=None, random_state=None, max_features=None, verbose=0, max_leaf_nodes=None, warm_start=False, presort='auto')

因基分类器是决策树，所以很多参数都是用来控制决策树生成的，这些参数与前面决策树参数基本一致，对于一致的就不进行赘述。关于决策树参数看这里：Sklearn参数详解--决策树

loss:损失函数度量，有对数似然损失deviance和指数损失函数exponential两种，默认是deviance，即对数似然损失，如果使用指数损失函数，则相当于Adaboost模型。

criterion: 样本集的切分策略，决策树中也有这个参数，但是两个参数值不一样，这里的参数值主要有friedman_mse、mse和mae3个，分别对应friedman最小平方误差、最小平方误差和平均绝对值误差，friedman最小平方误差是最小平方误差的近似。

subsample:采样比例，这里的采样和bagging的采样不是一个概念，这里的采样是指选取多少比例的数据集利用决策树基模型去boosting，默认是1.0，即在全量数据集上利用决策树去boosting。

warm_start:“暖启动”，默认值是False，即关闭状态，如果打开则表示，使用先前调试好的模型，在该模型的基础上继续boosting，如果关闭，则表示在样本集上从新训练一个新的基模型，且在该模型的基础上进行boosting。

属性/对象

feature_importance_:特征重要性。
oob_improvement_:每一次迭代对应的loss提升量。oob_improvement_[0]表示第一次提升对应的loss提升量。
train_score_:表示在样本集上每次迭代以后的对应的损失函数值。
loss_:损失函数。
estimators_：基分类器个数。

方法

apply(X)：将训练好的模型应用在数据集X上，并返回数据集X对应的叶指数。
decision_function(X):返回决策函数值（比如svm中的决策距离）
fit(X,Y):在数据集（X,Y）上训练模型。
get_parms():获取模型参数
predict(X):预测数据集X的结果。
predict_log_proba(X):预测数据集X的对数概率。
predict_proba(X):预测数据集X的概率值。
score(X,Y):输出数据集（X,Y）在模型上的准确率。
staged_decision_function(X):返回每个基分类器的决策函数值
staged_predict(X):返回每个基分类器的预测数据集X的结果。
staged_predict_proba(X):返回每个基分类器的预测数据集X的概率结果。