Hi，大家好，我是编程小6，很荣幸遇见你，我把这些年在开发过程中遇到的问题或想法写出来，今天说一说GBDT算法总结_螺旋箍筋长度计算实例,希望能够帮助你!!!。

前向分布算法

负梯度拟合

在上一节中，我们介绍了GBDT的基本思路，但是没有解决损失函数拟合方法的问题。针对这个问题，大牛Freidman提出了用损失函数的负梯度来拟合本轮损失的近似值，进而拟合一个CART回归树。第t轮的第i个样本的损失函数的负梯度表示为

　　　　利用(xi,rti)(i=1,2,..m)(xi,rti)(i=1,2,..m),我们可以拟合一颗CART回归树，得到了第t颗回归树，其对应的叶节点区域Rtj,j=1,2,...,JRtj,j=1,2,...,J。其中J为叶子节点的个数。

　　　　针对每一个叶子节点里的样本，我们求出使损失函数最小，也就是拟合叶子节点最好的的输出值ctjctj如下：

　　　　这样我们就得到了本轮的决策树拟合函数如下：

　　　　从而本轮最终得到的强学习器的表达式如下：

　　　　通过损失函数的负梯度来拟合，我们找到了一种通用的拟合损失误差的办法，这样无轮是分类问题还是回归问题，我们通过其损失函数的负梯度的拟合，就可以用GBDT来解决我们的分类回归问题。区别仅仅在于损失函数不同导致的负梯度不同而已。

损失函数

在GBDT算法中，损失函数的选择十分重要。针对不同的问题，损失函数有不同的选择。

1.对于分类算法，其损失函数一般由对数损失函数和指数损失函数两种。

(1)指数损失函数表达式：

(2)对数损失函数可分为二分类和多分类两种。

2.对于回归算法，常用损失函数有如下4种。

(1)平方损失函数：

(2)绝对损失函数：

对应负梯度误差为：

(3)Huber损失，它是均方差和绝对损失的折中产物，对于远离中心的异常点，采用绝对损失误差，而对于靠近中心的点则采用平方损失。这个界限一般用分位数点度量。损失函数如下：

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