前言
提到森林,就不得不联想到树,因为正是一棵棵的树构成了庞大的森林,而在本篇文章中的”树“,指的就是Decision Tree-----决策树。随机森林就是一棵棵决策树的组合,也就是说随机森林=boosting+决策树,这样就好理解多了吧,再来说说GBDT,GBDT全称是Gradient Boosting Decision Tree,就是梯度提升决策树,与随机森林的思想很像,但是比随机森林稍稍的难一点,当然效果相对于前者而言,也会好许多。由于本人才疏学浅,本文只会详细讲述Random Forest算法的部分,至于GBDT我会给出一小段篇幅做介绍引导,读者能够如果有兴趣的话,可以自行学习。
随机森林算法
决策树
要想理解随机森林算法,就不得不提决策树,什么是决策树,如何构造决策树,简单的回答就是数据的分类以树形结构的方式所展现,每个子分支都代表着不同的分类情况,比如下面的这个图所示:
F0在这里是初始值,Ti是一棵棵的决策树,不同的问题选择不同的损失函数和初始值。在阿里内部对于此算法的叫法为TreeLink。所以下次听到什么Treelink算法了指的就是梯度提升树算法,其实我在这里省略了很大篇幅的数学推导过程,再加上自己还不是专家,无法彻底解释清数学的部分,所以就没有提及,希望以后有时间可以深入学习此方面的知识。
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