梯度提升树算法 python实现

原创

mob64ca12d32849 2024-07-16 12:27:21 ©著作权

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob64ca12d32849的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

梯度提升树算法 Python 实现指南

作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白们理解并实现梯度提升树算法。梯度提升树（Gradient Boosting Trees, GBT）是一种集成学习算法，它通过逐步添加弱学习器（通常是决策树）来最小化损失函数。

流程图

首先，让我们通过一个流程图来了解梯度提升树算法的整个流程：

flowchart TD
    A[开始] --> B[初始化基模型]
    B --> C[计算残差]
    C --> D[构建新的树模型]
    D --> E[更新基模型]
    E --> F{是否满足停止条件}
    F -- 是 --> G[结束]
    F -- 否 --> C

甘特图

接下来，我们用甘特图来展示梯度提升树算法实现的时间线：

gantt
    title 梯度提升树算法实现时间线
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 初始化
    基模型初始化 :done, des1, 2024-01-01,2024-01-02
    section 迭代
    计算残差     :active, des2, 2024-01-03, 3d
    构建新树     :         des3, after des2, 5d
    更新基模型   :         des4, after des3, 2d
    判断停止条件 :         des5, after des4, 1d
    section 结束
    结束         :         des6, after des5, 1d

详细步骤

初始化基模型：通常使用一个简单的模型，如决策树的根节点。
计算残差：对于每个训练样本，计算模型预测值与实际值之间的残差。
构建新的树模型：使用残差作为目标变量，构建一个新的决策树模型。
更新基模型：将新构建的树模型以一定的学习率加权到基模型上。
判断停止条件：检查是否满足停止条件，如达到最大迭代次数或模型性能不再显著提升。

代码实现

下面是一个简单的梯度提升树算法的 Python 实现示例：

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

class GradientBoostingTree:
    def __init__(self, n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3):
        self.n_estimators = n_estimators
        self.learning_rate = learning_rate
        self.max_depth = max_depth
        self.estimators = []

    def fit(self, X, y):
        current_predictions = np.zeros(y.shape)
        for _ in range(self.n_estimators):
            residuals = y - current_predictions
            estimator = DecisionTreeRegressor(max_depth=self.max_depth)
            estimator.fit(X, residuals)
            self.estimators.append(estimator)
            current_predictions += estimator.predict(X) * self.learning_rate

    def predict(self, X):
        predictions = np.zeros(X.shape[0])
        for estimator in self.estimators:
            predictions += estimator.predict(X) * self.learning_rate
        return predictions