不同正則化策略對梯度提公升效果的說明。 該示例取自hastie等人2009。
使用的損失函式是二項式偏差。 通過收縮的規則化（learning_rate <1.0）可以顯著提高效能。 與收縮相結合，隨機梯度增強（子樣本<1.0）可以通過減少包裝的方差來產生更準確的模型。 沒有收縮的子取樣通常效果不佳。 減少方差的另一種策略是通過對隨機森林中的隨機分割類似的特徵進行二次取樣（通過max_features引數）。
梯度下降？梯度上公升？梯度提公升？
最近被這三個詞搞蒙了。原本沒覺得它們有多難區分，但真要向乙個人解釋清類似 為何要有梯度提公升 這類問題，似乎還是很吃力，從而發現自己其實並沒有完全理解其中的含義。也許根本就不存在什麼 梯度上公升 只有 梯度提公升 罷，但我覺得，至少在中文環境裡，大家越發的喜歡無意識地將這兩個詞分別開來，從而這兩個詞...
梯度提公升思想
1.提公升模型 加法模型 fm xi j 1m j gj x i f m 1 xi mgm xi fm xi j 1 mtj fm 1 xi tm xi 公式1是adaboost模型，gm m 是公式的權重 唯一 公式2是提公升樹模型，tm kk 1 m ki x i rm k 輸出是某葉節點rm ...
梯度提公升樹GBDT
上一節我們講了adaboost，而提公升樹也是提公升方法的一種，它的基分類器為分類樹或者回歸樹。ps 首先我們講一下殘差的概念 殘差是指實際值和估計值之間的差，就是相減。一般提公升樹的模型的損失函式是平方損失和對數損失，所以優化很簡單。但是對一般損失函式而言就有困難，所以又有了梯度提公升演算法，然後...