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转载：https://blog.csdn.net/lilyth_lilyth/article/details/480321191、背景   CTR预估（Click-ThroughRatePrediction）是互联网计算广告中的关键环节，预估准确性直接影响公司广告收入。CTR预估中用的最多...

挖坑。。。来日方长...

  GBDT 是多棵树的输出预测值的累加GBDT的树都是 回归树 而不是分类树  分类树  分裂的时候选取使得误差下降最多的分裂计算的技巧最终分裂收益按照下面的方式计算，注意圆圈内的部分是固定值GBDT 二分类GBDT在...

1、都是由多棵树组成2、最终的结果都是由多棵树一起决定  1、组成随机森林的树可以是分类树，也可以是回归树；而GBDT只由回归树组成2、组成随机森林的树可以并行生成；而GBDT只能是串行生成3、对于最终的输出结果而言，随机森林采用多数投票等；而GBDT则是将所有结果累加起来，或者加权累加起来4、随机...

随机森林randomforest的pro和con是什么？优势是accuracy高，但缺点是速度会降低，并且解释性interpretability会差很多，也会有overfitting的现象。  为什么要最大化informationgain?从root到leaf，使得各classdistributio...

GBDT算法是一种监督学习算法。监督学习算法需要解决如下两个问题：1.损失函数尽可能的小，这样使得目标函数能够尽可能的符合样本2.正则化函数对训练结果进行惩罚，避免过拟合，这样在预测的时候才能够准确。GBDT算法需要最终学习到损失函数尽可能小并且有效的防止过拟合。以样本随时间变化对某件事情发生的变化为例，如下几副图形象...

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之前一篇文章简单地讲了XGBoost的实现与普通GBDT实现的不同之处，本文尝试总结一下GBDT运用的正则化技巧。EarlyStoppingEarlyStopping是机器学习迭代式训练模型中很常见的防止过拟合技巧，维基百科里如下描述:/Inmachinelearning,earlystoppingisaformof&...

最近两天在学习GBDT，看了一些资料，了解到GBDT由很多回归树构成，每一棵新回归树都是建立在上一棵回归树的损失函数梯度降低的方向。以下为自己的理解，以及收集到的觉着特别好的学习资料。 1、GBDT可用于回归任务和分类任务。GBDT做回归任务时，每一棵子树的构建过程与cart回归树的建立过程相同，使用最小化均...

前言：决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。美国金融银行业的大数据算法：随机森林模型+综合模型...

 gbdt（又称GradientBoostedDecisionTree/GrdientBoostedRegressionTree），是一种迭代的决策树算法，该算法由多个决策树组成。它最早见于yahoo，后被广泛应用在搜索排序、点击率预估上。   xgboost是陈天奇大牛新开发的...

1.xgboost在目标函数中加入了正则化项，当正则化项为0时与传统的GDBT的目标函数相同2.xgboost在迭代优化的时候使用了目标函数的泰勒展开的二阶近似，paper中说能加快优化的过程！！xgboost可自定义目标函数，但是目标函数必须二阶可导也是因为这个。GDBT中只用了一阶导数。3.xgboost寻找最佳分...

　　GBDT有很多简称，有GBT（GradientBoostingTree）, GTB（GradientTreeBoosting ）， GBRT（GradientBoostingRegressionTree）,MART(MultipleAdditiveRegressionTree)，其实都...

 梯度提升树算法实际上是提升算法的扩展版，在原始的提升算法中，如果损失函数为平方损失或者指数损失，求解损失函数的最小值问题会非常简单，但如果损失函数为更一般的函数(如绝对值函数)，目标值的求解就会相对复杂许多。所以，梯度提升算法诞生，也就是在第m轮基础模型中，利用损失函数的负梯度值作为该轮基础模型损失值(残差...