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集成学习Boosting算法综述一、本文概述本文旨在全面综述集成学习中的Boosting算法，探讨其发展历程、基本原理、主要特点以及在各个领域的应用现状。
Boosting算法作为集成学习中的一类重要方法，通过迭代地调整训练数据的权重或分布，将多个弱学习器集合成一个强学习器，从而提高预测精度和泛化能力。
本文将从Boosting算法的基本概念出发，详细介绍其发展历程中的代表性算法，如AdaBoost、GBDT、GBoost等，并探讨它们在分类、回归等任务中的性能表现。
本文还将对Boosting算法在各个领域的应用进行综述，以期为读者提供全面、深入的Boosting 算法理解和应用参考。
二、Boosting算法概述Boosting算法是一种集成学习技术，其核心思想是将多个弱学习器（weak learner）通过某种策略进行组合，从而形成一个强学习器（strong learner）。
Boosting算法的主要目标是提高学习算法的精度和鲁棒性。
在Boosting过程中，每个弱学习器都针对前一个学习器错误分类的样本进行重点关注，从而逐步改善分类效果。
Boosting算法的基本流程如下：对训练集进行初始化权重分配，使得每个样本的权重相等。
然后，使用带权重的训练集训练一个弱学习器，并根据其分类效果调整样本权重，使得错误分类的样本权重增加，正确分类的样本权重减少。
接下来，使用调整后的权重训练下一个弱学习器，并重复上述过程，直到达到预定的弱学习器数量或满足其他停止条件。
将所有弱学习器进行加权组合，形成一个强学习器，用于对新样本进行分类或预测。
Boosting算法有多种变体，其中最具代表性的是AdaBoost算法。
AdaBoost算法采用指数损失函数作为优化目标，通过迭代地训练弱学习器并更新样本权重，逐步提高分类精度。
还有GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）、GBoost、LightGBM等基于决策树的Boosting算法，它们在处理大规模数据集和高维特征时表现出良好的性能。
Boosting算法总结（adaboosting、GBDT、XGBoost）把之前学习xgb过程中查找的资料整理分享出来，⽅便有需要的朋友查看，求⼤家点赞⽀持，哈哈哈作者：tangg, qq:577305810⼀、Boosting算法boosting算法有许多种具体算法，包括但不限于ada boosting \ GBDT \ XGBoost .所谓 Boosting ，就是将弱分离器 f_i(x) 组合起来形成强分类器 F(x) 的⼀种⽅法。
每个⼦模型模型都在尝试增强（boost）整体的效果，通过不断的模型迭代，更新样本点的权重Ada Boosting没有oob（out of bag ) 的样本，因此需要进⾏ train_test_split原始数据集》某种算法拟合，会产⽣错误》根据上个模型预测结果，更新样本点权重（预测错误的结果权重增⼤）》再次使⽤模型进⾏预测》重复上述过程，继续重点训练错误的预测样本点每⼀次⽣成的⼦模型，都是在⽣成拟合结果更好的模型，（⽤的数据点都是相同的，但是样本点具有不同的权重值）需要指定 Base Estimatorfrom sklearn.ensemble import AdaBoostClassifierfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierada_clf = AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=2), n_estimators=500)ada_clf.fit(X_train, y_train)ada_clf.score(X_test, y_test)Gradient Boosting ⼜称为 DBDT （gradient boosting decision tree ）训练⼀个模型m1，产⽣错误e1针对e1训练第⼆个模型m2，产⽣错误e2针对e2训练第⼆个模型m3，产⽣错误e3......最终的预测模型是：m1+m2+m3+...Gradient Boosting是基于决策树的，不⽤指定Base Estimatorfrom sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifiergb_clf = GradientBoostingClassifier(max_depth=2, n_estimators=30)gb_clf.fit(X_train, y_train)gb_clf.score(X_test, y_test)这个算法的Base Estimator是基于decision tree的Xgboost是在GBDT的基础上进⾏改进，使之更强⼤，适⽤于更⼤范围xgboost可以⽤来确定特征的重要程度强烈推荐博客园上【战争热诚】写的⼀篇介绍xgboost算法的⽂章，⾮常详细地介绍了xgboost的优点、安装、xgboost参数的含义、使⽤xgboost实例代码、保存训练好的模型、并介绍了xgboost参数调优的⼀m1+m2+m3+...般流程。
Boosting算法之Adaboost和GBDT Boosting是串⾏式集成学习⽅法的代表，它使⽤加法模型和前向分步算法，将弱学习器提升为强学习器。
Boosting系列算法⾥最著名的算法主要有AdaBoost和梯度提升系列算法(Gradient Boost，GB)，梯度提升系列算法⾥⾯应⽤最⼴泛的是梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)。
⼀、Adaboost1、Adaboost介绍 Adaboost算法通过在训练集上不断调整样本权重分布，基于不同的样本权重分布，重复训练多个弱分类器，最后通过结合策略将所有的弱分类器组合起来，构成强分类器。
Adaboost算法在训练过程中，注重减少每个弱学习器的误差，在训练下⼀个弱学习器时，根据上⼀次的训练结果，调整样本的权重分布，更加关注那些被分错的样本，使它们在下⼀次训练中得到更多的关注，有更⼤的可能被分类正确。
Adaboost算法框架图2、Adaboost算法过程1)初始化样本权重，⼀共有n个样本，则每个样本的权重为1/n2)在样本分布D t上，训练弱分类器，for t=1,2，……T：a、训练分类器h tb、计算当前弱分类器的分类误差率c、判断误差率是否⼩于0.5，是则继续，否则退出循环d、计算当前弱分类器的权重系数alpha值e、根据alpha值调整样本分布D t+1如果样本被正确分类，则该样本的权重更改为：如果样本被错误分类，则该样本的权重更改为：3)组合弱分类器得到强分类器3、算法伪代码： AdaBoost算法每⼀轮都要判断当前基学习器是否满⾜条件，⼀旦条件不满⾜，则当前学习器被抛弃，且学习过程停⽌。
Adaboost算法使⽤指数损失函数，通过最⼩化指数损失函数，得到在每次迭代中更新的权重参数计算公式。
AdaBoost算法使⽤串⾏⽣成的序列化⽅法，多个基学习器之间存在强依赖关系。
Adaboost的每⼀个弱分类器的⽬标，都是为了最⼩化损失函数，下⼀个弱分类器是在上⼀个分类器的基础上对错分样本进⾏修正，所以， AdaBoost算法是注重减⼩偏差的算法。
GBDT算法梳理1.GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)思想 Boosting : 给定初始训练数据，由此训练出第⼀个基学习器； 根据基学习器的表现对样本进⾏调整，在之前学习器做错的样本上投⼊更多关注； ⽤调整后的样本，训练下⼀个基学习器； 重复上述过程 T 次，将 T 个学习器加权结合。
Gradient boosting Gradient boosting是 boosting 的其中⼀种⽅法，它主要的思想是，每⼀次建⽴单个学习器时，是在之前建⽴的模型的损失函数的梯度下降⽅向。
我们知道损失函数(loss function)越⼤，说明模型越容易出错，如果我们的模型能够让损失函数持续的下降，则说明我们的模型在不停的改进，⽽最好的⽅式就是让损失函数在其梯度（Gradient)的⽅向上下降。
GBDT GBDT是 GB 和 DT(Decision Tree) 的结合，就是当 GB 中的单个学习器为决策树时的情况.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 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。
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，这点对理解GBDT相当重要 我们通过⼀张图⽚，来说明gbdt的训练过程: gbdt通过多轮迭代,每轮迭代产⽣⼀个弱分类器，每个分类器在上⼀轮分类器的残差基础上进⾏训练。
GBDT算法原理深入解析标签：机器学习集成学习GBM GBDT XGBoost梯度提升（Gradient boosting）是一种用于回归、分类和排序任务的机器学习技术，属于Boosting算法族的一部分。
Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法，属于集成学习（ensemble learning）的范畴。
Boosting方法基于这样一种思想：对于一个复杂任务来说，将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断，要比其中任何一个专家单独的判断要好。
通俗地说，就是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的道理。
梯度提升同其他boosting方法一样，通过集成（ensemble）多个弱学习器，通常是决策树，来构建最终的预测模型。
Boosting、bagging和stacking是集成学习的三种主要方法。
不同于bagging方法，boosting方法通过分步迭代（stage-wise）的方式来构建模型，在迭代的每一步构建的弱学习器都是为了弥补已有模型的不足。
Boosting族算法的著名代表是AdaBoost，AdaBoost算法通过给已有模型预测错误的样本更高的权重，使得先前的学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注的方式来弥补已有模型的不足。
与AdaBoost算法不同，梯度提升方法在迭代的每一步构建一个能够沿着梯度最陡的方向降低损失（steepest-descent）的学习器来弥补已有模型的不足。
经典的AdaBoost算法只能处理采用指数损失函数的二分类学习任务，而梯度提升方法通过设置不同的可微损失函数可以处理各类学习任务（多分类、回归、Ranking等），应用范围大大扩展。
另一方面，AdaBoost算法对异常点（outlier）比较敏感，而梯度提升算法通过引入bagging思想、加入正则项等方法能够有效地抵御训练数据中的噪音，具有更好的健壮性。
这也是为什么梯度提升算法（尤其是采用决策树作为弱学习器的GBDT算法）如此流行的原因，有种观点认为GBDT是性能最好的机器学习算法，这当然有点过于激进又固步自封的味道，但通常各类机器学习算法比赛的赢家们都非常青睐GBDT算法，由此可见该算法的实力不可小觑。
【机器学习】集成学习AdaBoost、GBDT、XGboost、LightGBM、RF算法。
⼀. boosting算法简介boosting算法是集成学习算法的⼀种，主要⽬标为将弱学习器“提升”为强学习器。
个体学习器之间存在强依赖关系，必须串⾏⽣成。
⼤部分Boosting算法都是根据前⼀个学习器的训练效果对样本点的权重进⾏调整，提⾼前⼀轮中学习误差率⾼的训练样本点的权重，使得误差率⾼的样本点在后⼀轮的弱学习器中得到更多的重视，再根据新的样本权重训练下⼀个学习器，如此迭代M次，最后将⼀系列弱学习器组合成⼀个强学习器。
1.Adaboost(1) 算法简介AdaBoost是基于boosting的思想，通过多个弱分类器的线性组合来得到强分类器。
在训练过程中，它不改变所给的训练数据，⽽是不断改变训练数据权值的分布，使得被误分类的数据样本在后⼀轮的训练中受到更⼤的关注。
同时采⽤加权多数表决的⽅法，加⼤分类误差率⼩的弱分类器的权值，使其在最后的表决中起更⼤的作⽤。
所有弱分类器的权值之和并不为1，是通过最后结果的符号来决定实例的类别，该结果的绝对值表⽰分类的确信度。
(2）算法流程输⼊为样本集T={(x,y1),(x2,y2),...(xm,ym)}，输出为{-1, +1}，弱分类器算法, 弱分类器迭代次数T。
输出为最终的强分类器H(x)1.初始化样本集权重为:D(1) = (w_{11}, w_{12}, ...w_{1m}) ;\;\; w_{1i}=\frac{1}{m};\;\; i =1,2...m即每个样本权重初始化是⼀样的。
2.对于每⼀轮的迭代 t=1,2，...T:(1) 使⽤具有权重D_t的样本集来训练数据，得到弱分类器h_t(2)计算弱分类器h_t的分类误差率e_t = P(h_t(x_i) \neq y_i) = \sum\limits_{i=1}^{m}w_{ti}I(h_t(x_i) \neq y_i)(3) 计算弱分类器的权重\alpha_t = \frac{1}{2}log\frac{1-e_t}{e_t}(4) 更新样本集的权重分布w_{t+1,i} = \frac{w_{ti}}{Z_t}exp(-\alpha_ty_ih_t(x_i)) \;\; i =1,2,...m这⾥Zk是规范化因⼦Z_t = \sum\limits_{i=1}^{m}w_{ti}exp(-\alpha_ty_ih_t(x_i))3.构建最终分类器为：H(x) = sign(\sum\limits_{t=1}^{T}\alpha_th_t(x))（3) 算法优缺点Adaboost的主要优点有：1）Adaboost作为分类器时，分类精度很⾼2）在Adaboost的框架下，可以使⽤各种回归分类模型来构建弱学习器，⾮常灵活。
提升树算法中的GBDT与XGBoost算法提升树算法（Boosting）是一种重要的机器学习算法，它是通过多个弱学习器的组合来构建一个强预测模型的算法。
而其中的GBDT和XGBoost算法，则是在提升树算法的基础上进行了优化和改进，成为目前在许多实际问题中应用广泛的机器学习算法。
一、GBDT算法GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）算法是基于决策树的一种提升算法，它通过迭代的方式来训练模型。
具体地，它的基本思想是：每一次迭代都训练一个新的决策树，并将上一次模型的残差作为新的目标值进行训练，直到达到预设的迭代次数或误差达到一定的阈值为止。
GBDT算法具有以下几个特点：1.能够同时处理数值型和分类型数据；2.能够很好地处理缺失值；3.能够自动选择特征，避免了特征工程中的繁琐过程；4.具有很好的泛化能力，能够很好地处理噪声数据和过拟合问题。
二、XGBoost算法XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）算法是对GBDT算法的进一步优化和改进。
它在GBDT的基础上引入了正则化和分布式计算技术，进一步提高了算法的速度和准确性。
具体地，XGBoost 算法的主要改进包括以下几个方面：1.优化目标函数：XGBoost算法针对GBDT在目标函数方面的一些局限性进行了优化，采用了二阶泰勒展开（Taylor Expansion）来近似目标函数。
这样可以更准确地估计问题的梯度和Hessian矩阵，从而提高模型的拟合效果。
2.正则化项：XGBoost算法针对GBDT在过拟合问题方面的一些缺陷，引入了正则化项。
同时，在每一轮迭代中，XGBoost算法会监控模型的质量并调整正则化项，从而防止模型过拟合。
3.并行计算：XGBoost算法采用了分布式计算技术，能够在多个CPU或GPU上进行并行计算，提高了算法的运行速度。
综合来看，XGBoost算法相比于GBDT算法，在速度和准确性方面有了较大的提升。
GBDT算法原理深入解析标签：机器学习集成学习GBM GBDT XGBoost梯度提升（Gradient boosting）是一种用于回归、分类和排序任务的机器学习技术，属于Boosting算法族的一部分。
Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法，属于集成学习（ensemble learning）的范畴。
Boosting方法基于这样一种思想：对于一个复杂任务来说，将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断，要比其中任何一个专家单独的判断要好。
通俗地说，就是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的道理。
梯度提升同其他boosting方法一样，通过集成（ensemble）多个弱学习器，通常是决策树，来构建最终的预测模型。
Boosting、bagging和stacking是集成学习的三种主要方法。
不同于bagging方法，boosting方法通过分步迭代（stage-wise）的方式来构建模型，在迭代的每一步构建的弱学习器都是为了弥补已有模型的不足。
Boosting族算法的著名代表是AdaBoost，AdaBoost算法通过给已有模型预测错误的样本更高的权重，使得先前的学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注的方式来弥补已有模型的不足。
与AdaBoost算法不同，梯度提升方法在迭代的每一步构建一个能够沿着梯度最陡的方向降低损失（steepest-descent）的学习器来弥补已有模型的不足。
经典的AdaBoost算法只能处理采用指数损失函数的二分类学习任务，而梯度提升方法通过设置不同的可微损失函数可以处理各类学习任务（多分类、回归、Ranking等），应用范围大大扩展。
另一方面，AdaBoost算法对异常点（outlier）比较敏感，而梯度提升算法通过引入bagging思想、加入正则项等方法能够有效地抵御训练数据中的噪音，具有更好的健壮性。
这也是为什么梯度提升算法（尤其是采用决策树作为弱学习器的GBDT算法）如此流行的原因，有种观点认为GBDT是性能最好的机器学习算法，这当然有点过于激进又固步自封的味道，但通常各类机器学习算法比赛的赢家们都非常青睐GBDT算法，由此可见该算法的实力不可小觑。
gbdt原理GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种集成学习算法，它通过多棵决策树的集成来提高预测准确性。
在GBDT中，每棵树都是基于上一棵树的残差进行训练的，这使得GBDT能够不断迭代地提高模型的预测能力。
本文将详细介绍GBDT的原理及其在机器学习中的应用。
首先，GBDT的核心思想是将多棵决策树进行集成。
在训练过程中，每棵树都试图学习上一棵树的残差，以此来不断改进模型的预测能力。
这种残差学习的方式使得GBDT能够有效地拟合复杂的非线性关系，从而提高模型的泛化能力。
其次，GBDT在训练过程中采用了梯度提升（Gradient Boosting）的方法。
具体来说，每一棵树的训练都是通过最小化损失函数来实现的。
在每一轮迭代中，GBDT都会计算出当前模型对训练样本的残差，然后用一个新的决策树来拟合这些残差，从而不断改进模型的预测能力。
此外，GBDT还采用了加法模型的思想。
在GBDT中，模型的预测结果是多棵树的预测结果的累加。
这种累加的方式使得GBDT能够灵活地拟合不同的数据分布，从而提高模型的适应能力。
在实际应用中，GBDT已经被广泛应用于各种机器学习任务中。
例如，在推荐系统中，GBDT可以用于预测用户对商品的喜好程度；在金融风控领域，GBDT可以用于预测客户的信用风险等。
由于GBDT 具有较强的泛化能力和适应能力，因此在实际应用中取得了很好的效果。
总的来说，GBDT作为一种集成学习算法，通过多棵决策树的集成来提高模型的预测能力。
它采用了梯度提升的方法，通过不断迭代地改进模型来提高预测准确性。
在实际应用中，GBDT已经取得了很好的效果，并被广泛应用于各种机器学习任务中。
希望本文能够帮助读者更好地理解GBDT的原理及其在机器学习中的应用。
