梯度提升树有什么优点和缺点？

2020-06-02 11:08发布

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Anonyem
1楼 · 2020-06-09 08:38.采纳回答

缺点：

是需要仔细调参，而且训练时间可能会比较长。


与其他基于树的模型相同，它也通常不适用于高维稀疏数据


优点：

与其他基于树的模型类似，这一算法不需要对数据进行缩放就可以表现得很好，而且也适用于二元特征与连续特征同时存在的数据集。


参数：

梯度提升树模型的主要参数包括

树的数量 n_estimators

学习率 learning_rate，用于控制每棵树对前一棵树的错误的纠正强度。


这两个参数高度相关，因为 learning_rate 越低，就需要更多的树来构建具有相似复杂度的模型。


随机森林的 n_estimators 值总是越大越好，但梯度提升不同，增大 n_estimators 会导致模型更加复杂，进而可能导致过拟合。

通常的做法是根据时间和内存的预算选择合适的 n_estimators，然后对不同的learning_rate 进行遍历。


另一个重要参数是 max_depth（或 max_leaf_nodes），用于降低每棵树的复杂度。梯度提升模型的 max_depth 通常都设置得很小，一般不超过 5。



是开心果呀 - 热爱生活
2楼 · 2021-11-16 14:22

GBRT是对任意的可微损失函数的提升算法的泛化，即可回归亦可分（sai）类（ting）。
优点：

  1. 对混合数据的的天然处理能力

  2. 强大的预测能力（主要指算法本身的能力强大，一般性能好）

  3. 在输出空间中对异常点的鲁棒性（通过具有鲁棒性的损失函数来实现的）
    缺点：

  4. 难以并行计算


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