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社区首页 >问答首页 >为什么梯度增强机(GBM)不使用尺寸采样？

问为什么梯度增强机(GBM)不使用尺寸采样？
EN

Data Science用户
提问于 2014-11-25 01:40:20
回答 2查看 225关注 0票数 8
关联问题
换一批

GBM和随机森林一样，在不同的数据集样本上构建每棵树，因此，遵循集成模型的精神，产生更高的精度。然而，我还没有看到GBM被用于每一棵树的维数抽样，就像随机森林中常见的做法一样。

是否有一些测试表明，用GBM进行的尺寸采样会降低其精度，因此无论是在文献形式还是在实际经验中，都避免了这种情况。

ensemble-modeling
random-forest
accuracy
gbm
EN

回答 2

Data Science用户

回答已采纳

发布于 2016-03-29 22:58:54

sklearn的GradientBoostingClassifier / GradientBoostingRegressor有一个max_features参数，XGBoost有colsample_bylevel和colsample_bytree参数，它们控制对每棵树/拆分进行采样的特性。

票数 2
EN

Data Science用户

发布于 2016-03-11 05:03:41

我从未在树的每个节点上读过(或尝试过)次抽样技术。我并不是说它们可能不存在，但似乎奇怪的是，“这是一种常见的随机森林做法”。

除此之外，对随机森林中的每一棵树进行次采样或引导样本，都会给出随机梯度增强弗里德曼，1999年年。在统计学习要素，第358页，10.12.2次抽样中，它们给出了更好的结果和更多的细节。

票数 0
EN
页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/2537

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