梯度提升决策树（GBDT）作为集成学习中的佼佼者，以其在分类和回归任务中的卓越性能，赢得了广大数据科学家的青睐。本文将带您深入探索GBDT的神秘面纱，并展示如何使用sklearn库高效实现GBDT。

介绍GBDT之前，让我们先介绍下提升树（Boosting Tree）

提升树是以 分类树 或 回归树 为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。

提升方法实际采用加法模型（ 即基函数的线性组合）与前向分步算法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树（ boosting tree）。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。

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提升树利用加法模型与前向分歩算法实现学习的优化过程。当损失函数是平方损失和指数损失函数时， 每一 步 优化是很简单的。但对 一般损失函数而言， 往往每一步优化并不那么容易。针对这一问题， Freidman 提出了 梯度提升（ gradient boosting） 算法。它将问题转变成在损失函数梯度上寻找下降最快的方向，近似地求解。

GBDT 与提升树类似，模型依旧为加法模型、学习算法为前向分步算法。不同的是，GBDT 没有规定损失函数的类型，设损失函数为 。

Gradient Boosting 是 Boosting 中的一大类算法，它的思想借鉴于梯度下降法，其基本原理是「根据当前模型损失函数的负梯度信息来训练新加入的弱分类器」，然后将训练好的弱分类器以累加的形式结合到现有模型中。采用决策树作为弱分类器的 Gradient Boosting 算法被称为 GBDT。

让我们来看看如何使用scikit-learn库来实现GBDT算法。

梯度树提升Gradient Tree Boosting或梯度提升树(Gradient Boosted Decision Trees，GBDT)是Booting对任意可微损失函数的推广。GBDT是一种准确有效的现成程序，可用于各种领域的回归和分类问题，包括Web搜索、排名和生态领域。

集成模块 sklearn.ensemble 通过梯度提升树提供了分类和回归的方法。

注意：在LightGBM (参看 [LightGBM])的启发下，Scikit-learn 0.21引入了两种新的梯度提升树的实验实现，即 HistGradientBoostingClassifier和 HistGradientBoostingRegressor。当样本数大于数万个样本时，这些基于直方图的估计可以比GradientBoostingClassifier 和GradientBoostingRegressor 快几个数量级。他们还内置了对缺失值的支持，从而避免了计算的需要。这些估计器将在下面基于直方图的梯度提升Histogram-Based Gradient Boosting中更详细地描述。

下面的指南重点介绍 GradientBoostingClassifier和GradientBoostingRegressor，它们可能是小样本大小的首选，因为在这个设置中，装箱可能会导致分割点过于接近。

1. from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
   from sklearn.datasets import load_iris
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   

   
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   导入必要的库：

2. 讯享网# 加载鸢尾花数据集
   iris = load_iris()
   X, y = iris.data, iris.target
   

   加载数据：

3. # 划分训练集和测试集
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
   

   划分数据集：

4. 讯享网# 创建GBDT分类器实例
   gbdt = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3, random_state=42)
   

   调参是提升GBDT性能的关键步骤。以下是一些常用的调参策略：

   创建GBDT分类器：
• n_estimators：控制弱学习器的数量，需要权衡模型复杂度和过拟合风险。
• learning_rate：学习率较小意味着需要更多的弱学习器来达到相同的拟合效果。
• max_depth：控制决策树的深度，防止模型过于复杂。
• subsample：样本抽样比例，小于1可以减少过拟合。
• max_features：划分时考虑的最大特征数，可以是整数或百分比。

5. # 训练模型
   gbdt.fit(X_train, y_train)
   

   训练模型：

6. 讯享网# 预测
   y_pred = gbdt.predict(X_test)
   
   # 计算准确率
   from sklearn.metrics import accuracy_score
   accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
   print(f”Accuracy: {accuracy:.2f}“)
   

   评估模型：