梯度提升树：修订间差异

来自决策链云智库
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==算法概述==
==算法概述==
Gradient Boosting是一种基于函数空间（functional space）中增强的机器学习方法，其中目标函数是伪残差（pseudo-residuals），而不是传统增强中使用的典型残差。它给出了弱学习模型进行集成后的预测模型，即对数据进行很少的假设的模型，这些模型通常是简单的决策树。<ref></ref>当决策树是弱学习器时，所得到的算法被称为梯度增强树；它通常优于随机森林。<ref></ref>与其他Boosting方法一样，梯度提升树模型是以分阶段的方式构建的，但它通过允许优化任意可微损失函数来推广其他方法。
Gradient Boosting是一种基于函数空间（functional space）中增强的机器学习方法，其中目标函数是伪残差（pseudo-residuals），而不是传统增强中使用的典型残差。它给出了弱学习模型进行集成后的预测模型，即对数据进行很少的假设的模型，这些模型通常是简单的决策树。<ref>{{cite journal |title=Data analytics in asset management: Cost-effective prediction of the pavement condition index |author=Piryonesi, S. Madeh and El-Diraby, Tamer E. |journal=Journal of Infrastructure Systems |volume=26 |issue=1 |pages=04019036 |year=2020 |publisher=American Society of Civil Engineers}}</ref><ref>{{cite book |title=The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction |author=Hastie, Trevor and Tibshirani, Robert and Friedman, Jerome |pages=337–387 |year=2009 |publisher=Springer}}</ref>当决策树是弱学习器时，所得到的算法被称为梯度增强树；它通常优于随机森林。<ref>{{cite web
|title=Gradient Boosting
|url=https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting
|website=Wikipedia
|access-date=2024-01-18
}}</ref>与其他Boosting方法一样，梯度提升树模型是以分阶段的方式构建的，但它通过允许优化任意可微损失函数来推广其他方法。


==示例代码-梯度提升树分类节点==
==示例代码-梯度提升树分类节点==

2024年1月18日 (四) 09:41的版本

Boosting GBDT.png
节点状态
PC可用
在 V1.0部署
梯度提升树Boosting GBDT.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名梯度提升树
功能主类别机器学习
英文缩写梯度提升树
功能亚类别分类训练器
节点类型数据挖掘
开发语言Python
节点简介

梯度提升树（Gradient Boosting Tree）是一种集成学习算法，通过迭代地训练弱学习器（通常是决策树），并将它们组合成一个强大的预测模型。与其他集成学习方法（如随机森林）不同，梯度提升树是通过优化损失函数的梯度来逐步改进模型的。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口2个
Output-出口3个
Loop-支持循环否
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点支持向量机
下一节点AdaBoost
WikimediaUI-Globe.svg相关网站




算法概述

Gradient Boosting是一种基于函数空间（functional space）中增强的机器学习方法，其中目标函数是伪残差（pseudo-residuals），而不是传统增强中使用的典型残差。它给出了弱学习模型进行集成后的预测模型，即对数据进行很少的假设的模型，这些模型通常是简单的决策树。[1][2]当决策树是弱学习器时，所得到的算法被称为梯度增强树；它通常优于随机森林。[3]与其他Boosting方法一样，梯度提升树模型是以分阶段的方式构建的，但它通过允许优化任意可微损失函数来推广其他方法。

示例代码-梯度提升树分类节点

该节点使用Python编写，调用scikit-learn包[4]。以下为示例代码： 

from sklearn.datasets import make_hastie_10_2
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

X, y = make_hastie_10_2(random_state=0)
X_train, X_test = X[:2000], X[2000:]
y_train, y_test = y[:2000], y[2000:]
clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=1.0,
      max_depth=1, random_state=0).fit(X_train, y_train)
clf.score(X_test, y_test)

拟合后，模型可以用于预测样本的类别，可以在通用预测模块实现内外部测试集的预测。

节点使用指南

  • 最适用的场景：决策树可用于解决分类问题，其中目标是将数据分为不同的类别或预测数据的类别。
  • 处理的数据类型：结局变量为二分类，特征变量大多数为连续型的变量。

变量配置

  • 选择特征变量：作为特征进行学习的变量（X），多选。
  • 选择目标变量：作为结局的二分类变量（y），单选。

参数配置

  • 设置随机数：控制模型的随机性。
  • 基础估计器选择：构建增强整体的基本估计器。默认基本估计器用决策树分类估计器，初始化最大深度为1。
    • 决策树，
    • 支持向量机。
  • 估计器数量：默认为100。
  • Boosting算法选择：SAMME.R 算法通常比 SAMME 收敛得更快，从而通过更少的提升迭代实现更低的测试误差。
    • SAMME：离散增强算法。
    • SAMME.R：真实增强算法。
  • 学习率：在每次迭代时应用于每个分类器的权重。较高的学习率会增加每个分类器的贡献。

注意事项

  • 不支持带空值运算，用多重插补或插补空值进行插补，
  • 节点不出图，
  • 导入该节点的数据端口为训练数据集，导入前注意转换。

参考文献

  1. ↑ Piryonesi, S. Madeh and El-Diraby, Tamer E. (2020). "Data analytics in asset management: Cost-effective prediction of the pavement condition index". Journal of Infrastructure Systems. American Society of Civil Engineers. 26 (1): 04019036.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  2. ↑ Hastie, Trevor and Tibshirani, Robert and Friedman, Jerome (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. Springer. pp. 337–387.{{cite book}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  3. ↑ "Gradient Boosting". Wikipedia. Retrieved 2024-01-18.
  4. ↑ Kramer, Oliver (2016). "Scikit-learn". Machine learning for evolution strategies. Springer: 45--53.

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