从决策树到 GBDT：树模型与集成学习的渐进之旅

2024-02-03 00:18:35

决策树：数据建模的利器

决策树是一种分而治之的监督学习算法，通过层层递归地将数据集分割成更小的子集，最终形成一个具有树状结构的决策模型。决策树的核心思想是将数据特征逐一考虑，根据各个特征的取值将数据划分为不同的子集，直到形成一个个纯净的叶节点。

例如，我们希望预测某个病人的疾病类型。我们可以使用决策树，首先根据病人的年龄将数据集分割为两部分：年轻患者和年长患者。然后，对于年轻患者，我们进一步根据他们的性别进行分割，形成年轻男性和年轻女性两个子集。对于年长患者，我们也可以根据他们的性别进行分割。依此类推，我们可以继续分割数据，直到每个子集中只包含同一疾病类型的患者。这样，我们就建立了一棵决策树，可以通过不断询问病人的年龄、性别等特征，最终预测其疾病类型。

集成学习：协同合作的力量

集成学习是一种机器学习技术，它通过组合多个基学习器（如决策树）来构建一个复合模型，从而提高预测性能。集成学习的思想很简单：多个基学习器通过某种方式进行组合，使得复合模型的预测结果优于任何单个基学习器。

集成学习有很多不同的方法，其中最常见的有两种：Bagging 和 Boosting。Bagging（自助聚合）是一种并行式集成方法，它通过对原始数据集进行多次有放回的采样，生成多个子数据集，然后在每个子数据集上训练一个基学习器。最后，将这些基学习器的预测结果进行平均或投票，得到复合模型的预测结果。Boosting（提升）是一种串行式集成方法，它通过逐次训练基学习器，每个后续的基学习器都重点关注前一个基学习器预测错误的数据实例。通过这种方式，Boosting 可以逐步提高复合模型的预测精度。

随机森林与梯度提升决策树：集成学习的杰出代表

随机森林是集成学习中的一种著名算法，它基于 Bagging 思想，通过随机采样数据和特征来构建多棵决策树。随机森林的优势在于，它能够有效降低决策树的过拟合风险，同时提升模型的鲁棒性。

梯度提升决策树（GBDT）是集成学习中另一种广泛使用的算法，它基于 Boosting 思想，通过逐次训练决策树来构建复合模型。与随机森林不同，GBDT 在训练每个决策树时，都会使用前一个决策树的预测残差作为训练目标，从而使后续的决策树更关注那些前一个决策树预测错误的数据实例。GBDT 具有很强的非线性拟合能力，可以有效处理高维、复杂的数据集。

代码示例：使用 Python 中的 scikit-learn 库实现随机森林

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分割数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('target', axis=1), data['target'], test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
print('训练集准确率：', model.score(X_train, y_train))
print('测试集准确率：', model.score(X_test, y_test))