机器学习 --- 迭代决策树(GBDT)

Posted 2022-12-12 Nireus_LOVE

简介

迭代决策树GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）也被称为是MART（Multiple Additive Regression Tree)）或者是GBRT（Gradient Boosting Regression Tree），是一种基于集成思想的决策树模型。
Boosting，迭代，即通过迭代多棵树来共同决策。这怎么实现呢？难道是每棵树独立训练一遍，比如A这个人，第一棵树认为是10岁，第二棵树认为是0岁，第三棵树认为是20岁，我们就取平均值10岁做最终结论？当然不是！且不说这是投票方法并不是GBDT，只要训练集不变，独立训练三次的三棵树必定完全相同，这样做完全没有意义。之前说过，GBDT是把所有树的结论累加起来做最终结论的，所以可以想到每棵树的结论并不是年龄本身，而是年龄的一个累加量。GBDT的核心就在于，每一棵树学的是之前所有树结论和的残差，这个残差就是一个加预测值后能得真实值的累加量。比如A的真实年龄是18岁，但第一棵树的预测年龄是12岁，差了6岁，即残差为6岁。那么在第二棵树里我们把A的年龄设为6岁去学习，如果第二棵树真的能把A分到6岁的叶子节点，那累加两棵树的结论就是A的真实年龄；如果第二棵树的结论是5岁，则A仍然存在1岁的残差，第三棵树里A的年龄就变成1岁，继续学。这就是Gradient Boosting在GBDT中的意义。

DT 回归树 Regression Decision Tree

决策树分为两大类，回归树和分类树。前者用于预测实数值，如明天的温度、用户的年龄、网页的相关程度；后者用于分类标签值，如晴天/阴天/雾/雨、用户性别、网页是否是垃圾页面。这里要强调的是，前者的结果加减是有意义的，如10岁+5岁-3岁=12岁，后者则无意义，如男+男+女=到底是男是女？ GBDT的核心在于累加所有树的结果作为最终结果，就像前面对年龄的累加（-3是加负3），而分类树的结果显然是没办法累加的，所以GBDT中的树都是回归树，不是分类树，这点对理解GBDT相当重要（尽管GBDT调整后也可用于分类但不代表GBDT的树是分类树）。
下面我们以对人的性别判别/年龄预测为例来说明，每个instance都是一个我们已知性别/年龄的人，而feature则包括这个人上网的时长、上网的时段、网购所花的金额等。

作为对比，先说分类树，我们知道C4.5分类树在每次分枝时，是穷举每一个feature的每一个阈值，找到使得按照feature<=阈值，和feature>阈值分成的两个分枝的熵最大的feature和阈值（熵最大的概念可理解成尽可能每个分枝的男女比例都远离1:1），按照该标准分枝得到两个新节点，用同样方法继续分枝直到所有人都被分入性别唯一的叶子节点，或达到预设的终止条件，若最终叶子节点中的性别不唯一，则以多数人的性别作为该叶子节点的性别。

回归树总体流程也是类似，不过在每个节点（不一定是叶子节点）都会得一个预测值，以年龄为例，该预测值等于属于这个节点的所有人年龄的平均值。分枝时穷举每一个feature的每个阈值找最好的分割点，但衡量最好的标准不再是最大熵，而是最小化均方差–即（每个人的年龄-预测年龄）^2 的总和 / N，或者说是每个人的预测误差平方和 除以 N。这很好理解，被预测出错的人数越多，错的越离谱，均方差就越大，通过最小化均方差能够找到最靠谱的分枝依据。分枝直到每个叶子节点上人的年龄都唯一（这太难了）或者达到预设的终止条件（如叶子个数上限），若最终叶子节点上人的年龄不唯一，则以该节点上所有人的平均年龄做为该叶子节点的预测年龄。若还不明白可以Google “Regression Tree”，或阅读本文的第一篇论文中Regression Tree部分。

GB 梯度迭代 Gradient Boosting

Boosting，迭代，即通过迭代多棵树来共同决策。这怎么实现呢？难道是每棵树独立训练一遍，比如A这个人，第一棵树认为是10岁，第二棵树认为是0岁，第三棵树认为是20岁，我们就取平均值10岁做最终结论？–当然不是！且不说这是投票方法并不是GBDT，只要训练集不变，独立训练三次的三棵树必定完全相同，这样做完全没有意义。之前说过，GBDT是把所有树的结论累加起来做最终结论的，所以可以想到每棵树的结论并不是年龄本身，而是年龄的一个累加量。GBDT的核心就在于，每一棵树学的是之前所有树结论和的残差，这个残差就是一个加预测值后能得真实值的累加量。比如A的真实年龄是18岁，但第一棵树的预测年龄是12岁，差了6岁，即残差为6岁。那么在第二棵树里我们把A的年龄设为6岁去学习，如果第二棵树真的能把A分到6岁的叶子节点，那累加两棵树的结论就是A的真实年龄；如果第二棵树的结论是5岁，则A仍然存在1岁的残差，第三棵树里A的年龄就变成1岁，继续学。这就是Gradient Boosting在GBDT中的意义，简单吧。

实例

假设我们现在有一个训练集，训练集只有4个人，A,B,C,D，他们的年龄分别是14,16,24,26。其中A、B分别是高一和高三学生；C,D分别是应届毕业生和工作两年的员工。如果是用一棵传统的回归决策树来训练，会得到如下图1所示结果：

现在我们使用GBDT来做这件事，由于数据太少，我们限定叶子节点做多有两个，即每棵树都只有一个分枝，并且限定只学两棵树。我们会得到如下图2所示结果：

在第一棵树分枝和图1一样，由于A,B年龄较为相近，C,D年龄较为相近，他们被分为两拨，每拨用平均年龄作为预测值。此时计算残差（残差的意思就是： A的预测值 + A的残差 = A的实际值），所以A的残差就是16-15=1（注意，A的预测值是指前面所有树累加的和，这里前面只有一棵树所以直接是15，如果还有树则需要都累加起来作为A的预测值）。进而得到A,B,C,D的残差分别为-1,1,-1,1。然后我们拿残差替代A,B,C,D的原值，到第二棵树去学习，如果我们的预测值和它们的残差相等，则只需把第二棵树的结论累加到第一棵树上就能得到真实年龄了。这里的数据显然是我可以做的，第二棵树只有两个值1和-1，直接分成两个节点。此时所有人的残差都是0，即每个人都得到了真实的预测值。
　　最后GBDT的预测结果为：
　　A: 14岁高一学生，购物较少，经常问学长问题；预测年龄A = 15 – 1 = 14；
　　B: 16岁高三学生；购物较少，经常被学弟问问题；预测年龄B = 15 + 1 = 16；
　　C: 24岁应届毕业生；购物较多，经常问师兄问题；预测年龄C = 25 – 1 = 24；
　　D: 26岁工作两年员工；购物较多，经常被师弟问问题；预测年龄D = 25 + 1 = 26。
　　那么哪里体现了Gradient呢？其实回到第一棵树结束时想一想，无论此时的cost function是什么，是均方差还是均差，只要它以误差作为衡量标准，残差向量(-1, 1, -1, 1)都是它的全局最优方向，这就是Gradient。
　图1和图2 最终效果相同，为何还需要GBDT呢？
　答案是过拟合。过拟合是指为了让训练集精度更高，学到了很多“仅在训练集上成立的规律”，导致换一个数据集当前规律就不适用了。只要允许一棵树的叶子节点足够多，训练集总是能训练到100%准确率的。在训练精度和实际精度（或测试精度）之间，后者才是我们想要真正得到的。我们发现图1为了达到100%精度使用了3个feature（上网时长、时段、网购金额），其中分枝“上网时长>1.1h” 很显然已经过拟合了，这个数据集上A,B也许恰好A每天上网1.09h, B上网1.05小时，但用上网时间是不是>1.1小时来判断所有人的年龄很显然是有悖常识的；相对来说图2的boosting虽然用了两棵树 ，但其实只用了2个feature就搞定了，后一个feature是问答比例，显然图2的依据更靠谱。

适用范围

该版本GBDT几乎可用于所有回归问题（线性/非线性），相对logistic regression仅能用于线性回归，GBDT的适用面非常广。亦可用于二分类问题（设定阈值，大于阈值为正例，反之为负例）。

Shrinkage

Shrinkage（缩减）的思想认为，每次走一小步逐渐逼近结果的效果，要比每次迈一大步很快逼近结果的方式更容易避免过拟合。即它不完全信任每一个棵残差树，它认为每棵树只学到了真理的一小部分，累加的时候只累加一小部分，通过多学几棵树弥补不足。用方程来看更清晰，即
没用Shrinkage时：（yi表示第i棵树上y的预测值， y(1~i)表示前i棵树y的综合预测值）
y(i+1) = 残差(y1~yi)， 其中： 残差(y1~yi) = y真实值 - y(1 ~ i)
y(1 ~ i) = SUM(y1, …, yi)
Shrinkage不改变第一个方程，只把第二个方程改为：
y(1 ~ i) = y(1 ~ i-1) + step * yi

即Shrinkage仍然以残差作为学习目标，但对于残差学习出来的结果，只累加一小部分（step*残差）逐步逼近目标，step一般都比较小，如0.01~0.001（注意该step非gradient的step），导致各个树的残差是渐变的而不是陡变的。直觉上这也很好理解，不像直接用残差一步修复误差，而是只修复一点点，其实就是把大步切成了很多小步。本质上，Shrinkage为每棵树设置了一个weight，累加时要乘以这个weight，但和Gradient并没有关系。这个weight就是step。就像Adaboost一样，Shrinkage能减少过拟合发生也是经验证明的，目前还没有看到从理论的证明。

搜索引擎排序应用 RankNet

搜索排序关注各个doc的顺序而不是绝对值，所以需要一个新的cost function，而RankNet基本就是在定义这个cost function，它可以兼容不同的算法（GBDT、神经网络…）。

实际的搜索排序使用的是LambdaMART算法，必须指出的是由于这里要使用排序需要的cost function，LambdaMART迭代用的并不是残差。Lambda在这里充当替代残差的计算方法，它使用了一种类似Gradient*步长模拟残差的方法。

就像所有的机器学习一样，搜索排序的学习也需要训练集，这里一般是用人工标注实现，即对每一个(query,doc) pair给定一个分值（如1,2,3,4）,分值越高表示越相关，越应该排到前面。然而这些绝对的分值本身意义不大，例如你很难说1分和2分文档的相关程度差异是1分和3分文档差距的一半。相关度本身就是一个很主观的评判，标注人员无法做到这种定量标注，这种标准也无法制定。但标注人员很容易做到的是”AB都不错，但文档A比文档B更相关，所以A是4分，B是3分“。RankNet就是基于此制定了一个学习误差衡量方法，即cost function。具体而言，RankNet对任意两个文档A,B，通过它们的人工标注分差，用sigmoid函数估计两者顺序和逆序的概率P1。然后同理用机器学习到的分差计算概率P2（sigmoid的好处在于它允许机器学习得到的分值是任意实数值，只要它们的分差和标准分的分差一致，P2就趋近于P1）。这时利用P1和P2求的两者的交叉熵，该交叉熵就是cost function。它越低说明机器学得的当前排序越趋近于标注排序。为了体现NDCG的作用（NDCG是搜索排序业界最常用的评判标准），RankNet还在cost function中乘以了NDCG。

好，现在我们有了cost function，而且它是和各个文档的当前分值yi相关的，那么虽然我们不知道它的全局最优方向，但可以求导求Gradient，Gradient即每个文档得分的一个下降方向组成的N维向量，N为文档个数（应该说是query-doc pair个数）。这里仅仅是把”求残差“的逻辑替换为”求梯度“，可以这样想：梯度方向为每一步最优方向，累加的步数多了，总能走到局部最优点，若该点恰好为全局最优点，那和用残差的效果是一样的。这时套到之前讲的逻辑，GDBT就已经可以上了。那么最终排序怎么产生呢？很简单，每个样本通过Shrinkage累加都会得到一个最终得分，直接按分数从大到小排序就可以了（因为机器学习产生的是实数域的预测分，极少会出现在人工标注中常见的两文档分数相等的情况，几乎不同考虑同分文档的排序方式）

另外，如果feature个数太多，每一棵回归树都要耗费大量时间，这时每个分支时可以随机抽一部分feature来遍历求最优。