梯度提升树中的负梯度和残差关系

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我们希望找到一个 技术分享图片 使得 技术分享图片 最小,那么 技术分享图片 就得沿着使损失函数L减小的方向变化,即:

技术分享图片

同时,最新的学习器是由当前学习器 技术分享图片 与本次要产生的回归树 技术分享图片相加得到的:

技术分享图片

因此,为了让损失函数减小,需要令:

技术分享图片

即用损失函数对f(x)的负梯度来拟合回归树。

以上是关于梯度提升树中的负梯度和残差关系的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

笔记︱决策树族——梯度提升树(GBDT)

数据挖掘 GBDT面试题:其中基分类器CART回归树,节点的分裂标准是什么?与RF的区别?与XGB的区别?

梯度提升树GBDT

梯度提升树GBDT

树模型与集成学习(task6)梯度提升树GBDT+LR

GBDT —— 梯度提升决策树