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machine-learning - 了解机器学习梯度提升的基本思想

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:47:47

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我对梯度提升的理解是这样的......

我们可以通过顺序创建大量决策树来使模型更加复杂。每个决策树都相互构建。每棵新树的目标是修复先前树最错误的错误。如果我们有 3,000 个决策树，这意味着错误会最小化 3,000 倍。到最后我们就会减少错误。

我的理解有问题吗？

最佳答案

不，你的理解是正确的。因为梯度提升采用了后续预测器从先前预测器的错误中学习的逻辑。因此，观测值在后续模型中出现的概率不均，并且误差最高的观测值出现最多。可以从决策树等一系列模型中选择预测器，因为新的预测器可以从先前预测器所犯的错误中学习，所以需要更少的时间/迭代来达到接近实际的预测。

关于machine-learning - 了解机器学习梯度提升的基本思想，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50091452/

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