2021-08-30
GBDT(Gradient Boost Decision Tree)是一种常用的非线性模型,基于boosting算法的思想.每次迭代都在减少残差的梯度方向新建立一棵决策树.通过迭代不断提高预测的准确性。由于GBDT能够发现多种有区分性的特征以及特征组合,决策树的路径可以直接作为其他模型的输入特征使用,省去了人工寻找特征、特征组合的步骤。
GBDT是决策树的组合模型.使用GBDT构造组合特征是指将GBDT中所有决策树每一个叶子节点作为一个新的特征,因此构造得到的特征数目与GGBDT叶子节点的数目相同,每一个特征取值为О或者1。对于每一棵决策树,若输入的样本落入到某个叶子节点.则该叶子节点的取值为1,否则为0。设(GBDT模型中决策树集合为T一{T.T:.…-.T}.其中T,表示第i棵决策树,设l,=il,,l;2 … ,l}表示样本S在决策树T.各叶子节点上的取值,lyE{o, 1 }.若样本S输人到决策树T,并且落入到叶子节点j中,则l , 一1,否则l,==О,将样本S输入到GBDT中,得到该样本对应的新的组合特征数据l={l,l: .ls .
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