关键词：
提升树：
提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升方法实际采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分布算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树，对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树，其根据特征x<v与x>v将根结点直接连接两个叶结点，以作为决策树桩。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：
其中，
表示决策树，
为决策树的参数；M为树的个数
提升树算法采用前向分布算法，首先确定初始提升树f0(x)=0，第m步的模型是：
其中，fm-1(x)为当前模型，通过使经验风险极小化确定下一棵决策树的参数
，
(arg为返回后式取最小值时的取值)
由于树的线性组合可以很好的拟合训练数据，即使数据中的输入域输出之间的关系很复杂也是如此，所以提升树是一个高功能的学习算法。
针对不同问题的提升树学习算法主要区别在于使用的损失函数不同，包括使用平方误差损失函数的回归问题、指数损失函数的分类问题、及一般损失函数的一般决策问题。下面叙述关于回归问题的提升树。
已知一个训练数据集
,
为输入空间，y为输出空间，如果将输入空间
划分为J个互不相交的区域
，并在每个区域上确定输出的常量cj，那么树可以表示为：
其中，参数
表示树的区域划分和各区域上的常数，J是回归树的复杂度即叶结点个数。
回归问题提升树使用以下向前分步算法：(该方法就是以最小化损失函数为前提得到新增决策树的参数，并将该决策树加入原多个决策树构成新的多决策树)
在向前分布算法的第m步，给定当前模型
，需求解：
得到
，即第m棵树的参数。
当采用平方误差损失函数时，
其损失变成：
这里
是当前模型拟合数据的残差，所以对回归问题的提升树算法来说，只需要简单的拟合当前模型的残差。
回归问题的提升树算法：
输入：训练数据集
输出：提升树 fM(x)
(1) 初始化f0(x)=0
(2) 对m=1,2,...,M
1) 按照计算残差得：
2) 拟合残差rmi学习一个回归树，得到
3) 更新
(3) 得到回归问题提升树
此处给出一个书上的例子用于理解上述的回归问题的提升算法：
已知如下表所示的训练数据，x的取值范围为区间[0.5,10.5]，y的取值范围为区间[5.0,10.0]，学习这个回归问题的提升树模型，考虑只用树桩作为基函数
按照如上算法，第1步求f1(x)即回归树T1(x)
首先通过以下优化问题：
求解训练数据的切分点s：
容易求得在R1，R2内部使平方损失误差达到最小值的c1，c2为：
这里N1，N2是R1，R2的样本点数。
求训练数据的切分点，根据所给数据，考虑如下切分点：
1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5 7.5 8.5 9.5
对各切分点，不难求出相应的R1，R2，c1，c2及
如当s取1.5时候，R1={1}, R2={2,3,...,10}, c1=5.56 , c2=7.50
现将s及m(s)的计算结果列表如下所示：
由上表可知。当s=6.5时，m(s)达到最小值，此时R1={1,2,...,6}, R2={7,8,9,10}, c1=6.24, c2=8.91, 所以回归树T1(x)为：
用f1(x)拟合训练数据的残差如下表所示，表中r2i=yi-f1(xi), i=1,2,...,10
用f1(x)拟合训练数据的平方损失误差：
第2步求T2(x)，方法同上，只是拟合的数据是上面的残差表，并将其与上面得到的数值区间进行汇总得到：
用f2(x)拟合训练数据的平方损失误差是：
同上，可以依此类推：
由f6(x)拟合训练数据的平方损失误差是：
若以上求出的误差满足使用过程需要的误差阈值，那么该f6(x)为所求提升树。
adaboost提升算法从原理到实践
...念上来说就是我们通过对多个弱可学习的算法进行”组合提升或者说是强化”得到一个性能赶超强可学习算法的算法。如何地这些弱算法进行提升是关键！AdaBoost算法是其中的一个代表。2.分类算法提升的思路： 1.找... 查看详情
提升算法
...分类器）要比求精确的分类规则（强分类器）容易得多，提升法就是从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器，然后组合弱分类器构成强分类器。大多数提升法都是改变训练数据的概率分布（训练数据的权值分布），... 查看详情
R：实现我自己的梯度提升算法
】R：实现我自己的梯度提升算法【英文标题】：R:implementingmyowngradientboostingalgorithm【发布时间】：2020-07-1501:12:16【问题描述】：我正在尝试编写自己的梯度提升算法。我知道有像gbm和xgboost,这样的现有软件包，但我想通过自己编... 查看详情
机器学习——提升方法adaboost算法，推导过程
0提升的基本方法 对于分类的问题，给定一个训练样本集，求比较粗糙的分类规则（弱分类器）要比求精确的分类的分类规则（强分类器）容易的多。提升的方法就是从弱分类器算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器（... 查看详情
提升算法——adaboost
...并将这些分类器进行线性组合，提高分类器性能。大多数提升方法都是改变训练数据的概率分布（数据的权值）强可学习：存在一个多项式的学习算法能够学习他，并且正确率很高弱可学习：存在一个多项式学习算法学习，正确... 查看详情
译提升树算法的介绍（introductiontoboostedtrees）
【译】提升树算法的介绍（IntroductiontoBoostedTrees）1.有监督学习的要素XGBoost适用于有监督学习问题。在此类问题中，我们使用多特征的训练数据集(x_i)去预测一个目标变量(y_i)。在专门学习树模型前，我们先回顾一下有监督学习的... 查看详情
从提升树到xgboost,原理简介
提升树(BoostingTrees)提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法,模型表示为决策树的加法模型:\[F_M(x)=\sum_m=0^Mf(x;\Theta_m),\]其中\(M\)为树的个数,\(f(x;\Theta_m)\)表示决策树,\(\Theta_m\)为其参数.1.提升树算法提升树算法采用向前... 查看详情
adaboost算法
...总结2.正则化3.逻辑回归4.Boosting5.Adaboost算法转自：原地址提升方法（boosting）是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分... 查看详情
机器学习算法学习---模型融合和提升的算法
元算法（集成方法）是对其他算法进行组合的一种方式。优点：泛化错误率低，易编码，可以应用在大部分分类器上，无参数调整。缺点：对离群点敏感适用数据：数值型、标称型 AdaBoost算法的具体步骤如下：1.给定训练样... 查看详情
深度学习性能提升的诀窍
深度学习性能提升的诀窍[转载]原文：HowToImproveDeepLearningPerformance作者：JasonBrownlee提升算法性能的想法这个列表并不完整，却是很好的出发点。我的目的是给大家抛出一些想法供大家尝试，或许有那么一两个有效的方法。往往只... 查看详情
模型融合和提升的算法------算法面试题
●bagging和boosting的区别参考回答：Bagging是从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集,然后对所有基模型预测的结果进行综合操作产生最终的预测结果。Boosting中基模型按次序进行训练,而基模型的训练集按照某种策... 查看详情
机器学习集成学习（boosting）——提升树算法（bdt）（理论+图解+公式推导）
...码”即可获取，阿光期待着您的光临~文章目录Boosting提升树提升树模型提升树算法优化问题2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体... 查看详情
图像算法研究---adaboost算法具体解释
本篇文章先介绍了提升放法和AdaBoost算法。已经了解的可以直接跳过。后面给出了AdaBoost算法的两个样例。附有详细计算过程。1、提升方法（来源于统计学习方法） 提升方法是一种经常使用的统计学习方法，应用十分广... 查看详情
机器学习集成学习（boosting）——adaboost提升算法（理论+图解+公式推导）
...一、集成学习二、AdaBoost算法1.Boosting提升方法2.AdaBoost算法思想3.AdaBoost原理解释4.构造损失函数，求解参数5.前向分步算法2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到... 查看详情
提升自己算法逼格的位运算
在面试过程中我们常常会被问一些算法相关问题。如果可以使用位运算解决。给面试官的印象分一定很高。还等什么学起来；以下都是在刷题的时候常用的位运算。鸡汤：别人可以做到的，凭什么你做不到？&运算全是1才是... 查看详情
class-提升方法boosting
...orithm另外的解释3.1前向分步算法3.2前向分步算法与AdaBoost4提升树4.1提升树模型4.2梯度提升Boosting在分类问题中，通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类性能。AdaBoost最具代表性，由Fr... 查看详情
机器学习集成学习（boosting）——梯度提升树（gbdt）算法（理论+图解+公式推导）
梯度提升树(gbdt)原理小结
...做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(GradientBoostingDecisonTree,以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（GradientBoostingTree）, GTB（GradientTreeBoosting 查看详情