机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些

发布网友发布时间：2022-04-01 02:37

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懂视网时间：2022-04-01 06:58

gbdt和xgboost区别如下：
　　
　　1、传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。
　　
　　2、传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下，xgboost工具支持自定义代价函数，只要函数可一阶和二阶求导。
　　
　　3、xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和。从Bias variance tradeoff角度来讲，正则项降低了模型的variance，使学习出来的模型更加简单，防止过拟合，这也是xgboost优于传统GBDT的一个特性。（关于这个点，接下来详细解释）
　　
　　4、Shrinkage（缩减），相当于学习速率（xgboost中的eta）。xgboost在进行完一次迭代后，会将叶子节点的权重乘上该系数，主要是为了削弱每棵树的影响，让后面有更大的学习空间。实际应用中，一般把eta设置得小一点，然后迭代次数设置得大一点。（补充：传统GBDT的实现也有学习速率）
　　
　　5、列抽样（column subsampling）即特征抽样。xgboost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算，这也是xgboost异于传统gbdt的一个特性。
　　
　　6、对缺失值的处理。对于特征的值有缺失的样本，xgboost可以自动学习出它的分裂方向。
　　
　　7、xgboost工具支持并行。boosting不是一种串行的结构吗？怎么并行的？注意xgboost的并行不是tree粒度的并行，xgboost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的（第t次迭代的代价函数里包含了前面t1次迭代的预测值）。xgboost的并行是在特征粒度上的。
　　
　　决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点），xgboost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block结构，后面的迭代中重复地使用这个结构，大大减小计算量。这个block结构也使得并行成为了可能，在进行节点的分裂时，需要计算每个特征的增益，最终选增益最大的那个特征去做分裂，那么各个特征的增益计算就可以开多线程进行。
　　
　　可并行的近似直方图算法。树节点在进行分裂时，需要计算每个特征的每个分割点对应的增益，即用贪心法枚举所有可能的分割点。当数据无法一次载入内存或者在分布式情况下，贪心算法效率就会变得很低，所以xgboost还提出了一种可并行的近似直方图算法，用于高效地生成候选的分割点。
　　
　　

热心网友时间：2022-04-01 04:06

传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒，同时用到

热心网友时间：2022-04-01 05:24

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机器学习算法中gbdt和xgboost的区别有哪些

机器学习算法中GBDT和XGBoost的区别如下：一、算法优化目标不同 GBDT主要基于梯度提升算法进行优化，旨在通过构建多棵决策树来减小预测误差。而XGBoost则是一个优化的分布式梯度提升库，其优化目标是在保持模型预测性能的同时，提高模型训练的速度和可扩展性。二、并行处理能力不同 XGBoost相对于GBDT，具有更强...

ISTA3E测试

ISTA3E程序是对相同产品的集合包装的综合模拟性能测试，集合包装件被定义为将一个产品、多个产品或包装件放置在滑板或托盘上，固定在一起或是作为一个单元运输。例如：一台机器由带瓦楞底托的托盘上、瓦楞侧围、顶盖包装，用缠绕膜缠绕在托盘上...

gbdt和xgboost区别

GBDT和Xgboost的区别是什么?

主要区别在于：优化目标不同：GBDT每次迭代优化的目标是损失函数的梯度，而Xgboost优化的是目标函数的目标值。学习率不同：GBDT没有学习率这个参数，而Xgboost有。训练过程不同：GBDT是贪心地进行迭代训练，每次训练都是在上一次模型基础上进行的；Xgboost有两种训练过程，一种是贪心地进行迭代训练，另一种是...

机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些

1、显式地将树模型的复杂度作为正则项加在优化目标 2、公式推导里用到了二阶导数信息，而普通的GBDT只用到一阶 3、允许使用column(feature) sampling来防止过拟合，借鉴了Random Forest的思想，sklearn里的gbm好像也有类似实现。4.实现了一种分裂节点寻找的近似算法，用于加速和减小内存消耗。5.节点分裂...

机器学习 -- GBDT 与 XGBoost

机器学习领域中，两种强大的算法GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）和XGBoost在提升模型性能上独树一帜。GBDT作为Boosting方法的代表，主要利用前向分步法，以CART决策树为基模型，通过迭代优化损失函数，每次拟合一棵决策树来减小整体误差。其核心思想是利用损失函数的负梯度作为新决策树的拟合目标，相当...

机器学习中GBDT和XGBoosts的区别是?

Xgboost 是GB算法的高效实现，其中基分类器除了可以使CART也可以是线性分类器。几大区别：传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯帝回归或者线性回归传统GBDT在优化时只用到了一阶导数，而xgboost对代价函数进行了二阶泰勒展开，用到了一阶和...

GDBT模型、XGBoost和LightGBM之间的区别与联系

在机器学习领域，GBDT、XGBoost和LightGBM都是基于梯度提升决策树（GBDT）的算法，但各自通过改进提升了性能和效果。GBDT和XGBoost主要区别在于目标函数的泰勒展开阶数。GBDT将目标函数泰勒展开到一阶，而XGBoost则展开到二阶，这为支持自定义损失函数和加快梯度收敛提供了便利。在构建新的基模型时，GBDT为模型...

XGBoost 和GBDT总结和对比

XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是在GBDT基础上进行优化的开源机器学习项目，由陈天奇等人开发。XGBoost不仅改进了算法，还优化了工程实现，广泛应用于Kaggle竞赛和其他机器学习竞赛，取得了出色的成绩。XGBoost的关键改进在于目标函数的优化和计算效率的提高。在XGBoost中，目标函数不仅包含GBDT的基本损失函数，...

机器学习算法中 GBDT 和 XGBOOST 的区别有哪些?

同时对叶节点的输出进行平滑，进一步防止过拟合。这种设计使得XGBoost在保持高效的同时，具有更高的模型性能。总之，XGBoost不仅在算法实现上有所改进，还通过一系列优化策略，如二阶导数、正则化和并行化，使其在性能和效率上超越了GBDT。深入研究这些算法的原理和实践，无疑会提升你的机器学习理解和能力。

机器学OST的区别有哪些

机器学习中的两种算法，GBDT（梯度提升决策树）和xgboost，有显著的区别。首先，xgboost不仅支持CART基分类器，还包含线性分类器，类似于带正则化的逻辑斯蒂回归和线性回归。它在优化时利用了二阶导数，允许自定义代价函数，增加了正则项以控制模型复杂度，降低过拟合风险。与传统GBDT的单步学习不同，xgboost...