深度学习核心技术精讲100篇（二十）-如何通过树模型实现梯度提升树(GBDT)+LR,随机森林(RandomForest) +LR

前言

在讲如何通过树模型做特征工程之前，首先让我们回顾一下一个机器学习（除去深度学习项目部分）项目的大致流程：

从业务场景中抽象出问题——分类问题，回归问题，还是聚类问题等，
接下来是数据获取，数据清洗，探索性数据分析(EDA)等数据预处理方面的工作，
然后就是特征工程（Feature Engineering），这部分需要人工对数据进行理解，采取一些手动或者自动的方法，挖掘出重要的特征或者一些有联系的组合特征，这一步在机器学习项目中极其关键，
选择和应用场景以及数据类型相符合的机器学习模型，调参数，模型融合，提升模型性能效果。
上线，同时监测模型线上效果，并不断优化模型。

GBDT + LR 原理部分

今天在这里并不会介绍如何去在某个数据中发现"强特"，而是介绍一种偷懒的方式，采用树模型帮助我们做特征工程。而这种思想是在2014年有facebook提出，当时主要是为了解决广告预估问题(CTR),论文名为 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads atFacebook，主要内容就是：

1. 将原始的数据通过梯度提升树（GBDT）进行拟合，然后就可以得到一颗已经非常了解样本数据的树。
2.然后再将训练数据通过（GBDT），这样每一个数据输入书模型会得到一些叶子节点，如下图所示，这颗树有5个

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