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GBDT:梯度提升决策树

2017-09-07

综述

  GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。
  GBDT中的树是回归树(不是分类树),GBDT用来做回归预测,调整后也可以用于分类。
  GBDT的思想使其具有天然优势可以发现多种有区分性的特征以及特征组合。业界中,Facebook使用其来自动发现有效的特征、特征组合,来作为LR模型中的特征,以提高 CTR预估(Click-Through Rate Prediction)的准确性(详见参考文献5、6);GBDT在淘宝的搜索及预测业务上也发挥了重要作用(详见参考文献7)。

一、Regression Decision Tree:回归树

  回归树总体流程类似于分类树,区别在于,回归树的每一个节点都会得一个预测值,以年龄为例,该预测值等于属于这个节点的所有人年龄的平均值。分枝时穷举每一个feature的每个阈值找最好的分割点,但衡量最好的标准不再是最大熵,而是最小化平方误差。也就是被预测出错的人数越多,错的越离谱,平方误差就越大,通过最小化平方误差能够找到最可靠的分枝依据。分枝直到每个叶子节点上人的年龄都唯一或者达到预设的终止条件(如叶子个数上限),若最终叶子节点上人的年龄不唯一,则以该节点上所有人的平均年龄做为该叶子节点的预测年龄。(引用自一篇博客,详见参考文献3)


回归树示例


  回归树算法如下图(截图来自《统计学习方法》5.5.1 CART生成):


回归树生成算法

二、Boosting Decision Tree:提升树算法

  提升树是迭代多棵回归树来共同决策。当采用平方误差损失函数时,每一棵回归树学习的是之前所有树的结论和残差,拟合得到一个当前的残差回归树,残差的意义如公式:残差 = 真实值 - 预测值 。提升树即是整个迭代过程生成的回归树的累加。
  举个例子,参考自一篇博客(参考文献 4),该博客举出的例子较直观地展现出多棵决策树线性求和过程以及残差的意义。
  训练一个提升树模型来预测年龄:
  训练集是4个人,A,B,C,D年龄分别是14,16,24,26。样本中有购物金额、上网时长、经常到百度知道提问等特征。提升树的过程如下:


提升树示例

  该例子很直观的能看到,预测值等于所有树值得累加,如A的预测值 = 树1左节点 值 15 + 树2左节点 -1 = 14。
  因此,给定当前模型 fm-1(x),只需要简单的拟合当前模型的残差。现将回归问题的提升树算法叙述如下:


提升树算法

三、Gradient Boosting Decision Tree:梯度提升决策树

  提升树利用加法模型和前向分步算法实现学习的优化过程。当损失函数时平方损失和指数损失函数时,每一步的优化很简单,如平方损失函数学习残差回归树。


损失函数列表

  但对于一般的损失函数,往往每一步优化没那么容易,如上图中的绝对值损失函数和Huber损失函数。针对这一问题,Freidman提出了梯度提升算法:利用最速下降的近似方法,即利用损失函数的负梯度在当前模型的值,作为回归问题中提升树算法的残差的近似值,拟合一个回归树。(注:鄙人私以为,与其说负梯度作为残差的近似值,不如说残差是负梯度的一种特例)算法如下(截图来自《The Elements of Statistical Learning》):


梯度提升决策树算法


算法步骤解释:

  • 1、初始化,估计使损失函数极小化的常数值,它是只有一个根节点的树,即ganma是一个常数值。
  • 2、
    (a)计算损失函数的负梯度在当前模型的值,将它作为残差的估计
    (b)估计回归树叶节点区域,以拟合残差的近似值
    (c)利用线性搜索估计叶节点区域的值,使损失函数极小化
    (d)更新回归树
  • 3、得到输出的最终模型 f(x)

四、重要参数的意义及设置

  推荐GBDT树的深度:6;(横向比较:DecisionTree/RandomForest需要把树的深度调到15或更高)
  以下摘自知乎上的一个问答(详见参考文献8),问题和回复都很好的阐述了这个参数设置的数学原理。
  【问】xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度?
  用xgboost/gbdt在在调参的时候把树的最大深度调成6就有很高的精度了。但是用DecisionTree/RandomForest的时候需要把树的深度调到15或更高。用RandomForest所需要的树的深度和DecisionTree一样我能理解,因为它是用bagging的方法把DecisionTree组合在一起,相当于做了多次DecisionTree一样。但是xgboost/gbdt仅仅用梯度上升法就能用6个节点的深度达到很高的预测精度,使我惊讶到怀疑它是黑科技了。请问下xgboost/gbdt是怎么做到的?它的节点和一般的DecisionTree不同吗?
  【答】
  这是一个非常好的问题,题主对各算法的学习非常细致透彻,问的问题也关系到这两个算法的本质。这个问题其实并不是一个很简单的问题,我尝试用我浅薄的机器学习知识对这个问题进行回答。
  一句话的解释,来自周志华老师的机器学习教科书( 机器学习-周志华):Boosting主要关注降低偏差,因此Boosting能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成;Bagging主要关注降低方差,因此它在不剪枝的决策树、神经网络等学习器上效用更为明显。
  随机森林(random forest)和GBDT都是属于集成学习(ensemble learning)的范畴。集成学习下有两个重要的策略Bagging和Boosting。
  Bagging算法是这样做的:每个分类器都随机从原样本中做有放回的采样,然后分别在这些采样后的样本上训练分类器,然后再把这些分类器组合起来。简单的多数投票一般就可以。其代表算法是随机森林。Boosting的意思是这样,他通过迭代地训练一系列的分类器,每个分类器采用的样本分布都和上一轮的学习结果有关。其代表算法是AdaBoost, GBDT。
  其实就机器学习算法来说,其泛化误差可以分解为两部分,偏差(bias)和方差(variance)。这个可由下图的式子导出(这里用到了概率论公式D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2)。偏差指的是算法的期望预测与真实预测之间的偏差程度,反应了模型本身的拟合能力;方差度量了同等大小的训练集的变动导致学习性能的变化,刻画了数据扰动所导致的影响。这个有点儿绕,不过你一定知道过拟合。
  如下图所示,当模型越复杂时,拟合的程度就越高,模型的训练偏差就越小。但此时如果换一组数据可能模型的变化就会很大,即模型的方差很大。所以模型过于复杂的时候会导致过拟合。
  当模型越简单时,即使我们再换一组数据,最后得出的学习器和之前的学习器的差别就不那么大,模型的方差很小。还是因为模型简单,所以偏差会很大。


模型复杂度与偏差方差的关系图


  也就是说,当我们训练一个模型时,偏差和方差都得照顾到,漏掉一个都不行。
  对于Bagging算法来说,由于我们会并行地训练很多不同的分类器的目的就是降低这个方差(variance) ,因为采用了相互独立的基分类器多了以后,h的值自然就会靠近.所以对于每个基分类器来说,目标就是如何降低这个偏差(bias),所以我们会采用深度很深甚至不剪枝的决策树。
  对于Boosting来说,每一步我们都会在上一轮的基础上更加拟合原数据,所以可以保证偏差(bias),所以对于每个基分类器来说,问题就在于如何选择variance更小的分类器,即更简单的分类器,所以我们选择了深度很浅的决策树。

五、拓展

   最近引起关注的一个Gradient Boosting算法:xgboost,在计算速度和准确率上,较GBDT有明显的提升。xgboost 的全称是eXtreme Gradient Boosting,它是Gradient Boosting Machine的一个c++实现,作者为正在华盛顿大学研究机器学习的大牛陈天奇 。xgboost最大的特点在于,它能够自动利用CPU的多线程进行并行,同时在算法上加以改进提高了精度。它的处女秀是Kaggle的 希格斯子信号识别竞赛,因为出众的效率与较高的预测准确度在比赛论坛中引起了参赛选手的广泛关注。值得我们在GBDT的基础上对其进一步探索学习。

参考文献
1、《The Elements of Statistical Learning》
2、《统计学习方法》
3、 http://blog.csdn.net/puqutogether/article/details/44593647
4、 http://blog.csdn.net/suranxu007/article/details/49910323
5、 http://blog.csdn.net/lilyth_lilyth/article/details/48032119
6、《Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook》
7、 http://www.searchtb.com/2010/12/an-introduction-to-treelink.html
8、 https://www.zhihu.com/question/45487317



作者:SiyueLin
链接:http://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775
來源:简书
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