安琪拉的小迷妹
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[3B]GBDT(回归提升树)

机器学习技法44节。

GBDT：回归树的时候，基分类器的损失函数是平方损失，最后得到的g(t)是 求解平方损失regression(xn,yn-sn)；步长是求解线性回归的解：

（g(t)-input,yn-sn)

“-----”

GBDT比adaboost更多元化，adaboost是指二分的情况，而GBDT可包括二分，回归。

GBM比GBDT更多元化，GBM的基分类器可是CART,SVM等


[3B]GBDT(回归提升树)_第1张图片
[3B]GBDT(回归提升树)_第2张图片
[3B]GBDT(回归提升树)_第3张图片

GBDT:分类树的时候，就是adaboost 二分类情况下的演算法，加上如下两点：

1.根据基分类器的权重，对基分类器的CART树进行，sampling

2.用弱一点的基分类器，避免某个基分类器过拟合，权重a过大。一般令基分类器的树深度为1.

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