13.GBDT简介
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GBDT
序言
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)又叫MART (Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，即该算法由多棵决策树组成，所有决策树的预测结果累加起来做最终答案。
正文
Gradient Boosting基本思想
Gradient Boosting 基于“三个臭皮匠赛过诸葛亮”的思想。与前面随机森林Bagging的思想不同，我们下面举一个直观的金融相关的例子进行对比。
假设你现在希望较准确的对某个公司进行股票开盘价定价，但是你完全没有金融相关的知识，并且由于金融市场的千变万化，仅仅参考一个专业金融领域工作者的看法，那风险将会非常大。
考虑到这些原因，那么你可以通过Bagging或者Gradient Boosting的思想，集合众人的智慧帮你进行股票的定价。如果你通过搜集一群相似的人（专业金融领域工作者）对该公司股票的定价，并且你认为大家的水平一致，所以你简单计算这些定价的平均值作为最终的定价，那么就相当于你采用了Bagging的思想；另外，如果你邀请了个不同领域的人，他们可以没有太多专业的金融知识，比如普通的股民、一些中小企业的创业者、大企业的高管。你们集合在一个房间中，你先说了你认为可能的定价元/股，随后你邀请的这些人开始了发言：“我觉得这个高（低）了，至少也得减（加）n元/股”，然而你认为不能完全参考别人的发言，所以你参考后回答道：“参考了你的看法，我觉得定价可能是价元/股”，这里的是一个属于之间的数，表示了你对发言者的信任程度。当所有人发言完之后，你也确定了最后的定价，那么你就相当于采用了Gradient Boosting的思想。
Gradient Boosting的关键与特点
在上面的例子中，如果你仔细阅读你会发现，与Bagging相比，Gradient Boosting有两个非常关键的地方：①你可以邀请不专业的决策者，②你需要邀请不同领域的人。以及一个重要特点：你不需要完全信任每个人的定价。
这两个关键也代表了Gradient Boosting的关键性质：①基模型的预测能力可以非常弱（例如树深很小的决策树），②不同的基模型的关注点不同（例如GBDT每颗决策树关注于预测先前的决策树没能预测到的残差部分）。
而对每颗树学习到的残差部分的信任程度，实际上称为shrinkage(收缩量)或learning rate(学习率)，很大程度的影响了GBDT的实际应用效果。如果你完全信任取，此时，每次新的定价都完全取决于最新发言者的定价，那么你股票的定价将会非常不稳定；而如果你取的非常小，那么最终的结果将非常大程度的取决于你最初的定价结果。
GBDT实例讲解
竟然我们学习了决策树，现在又形象的介绍了Gradient Boosting的思想，那么我们现在已经可以进入GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)的实例讲解了。在实例讲解前，我们有必要看看DT（决策树）作为一个模型，到底是如何与GB（Gradient Boosting）结合起来的，其实非常简单，DT作为模型——“决策者”，不难想到，每颗决策树学习不同的残差——相当于拥有不同领域知识的决策参与者。下面我们用虚构的数据，介绍GBDT是如何实现公司上市价格定价的。
|
公司 名称 |
资产 增长率(%) |
所属 行业 |
实际 上市价格（元/股） |
|
公司A |
8 |
汽车制造 |
10 |
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公司B |
18 |
汽车维修 |
12 |
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公司C |
4 |
汽车维修 |
6 |
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公司D |
12 |
汽车制造 |
16 |
（图一）
首先我们训练生成第一棵决策树，该决策树使用所属行业这个属性去拟合上市价格，如图一所示，由于公司A，公司D 同属于汽车制造，公司B，公司C同属于汽车维修，他们被分成两拨，每拨用平均上市价格作为预测值。此时的残差＝实际值－预测值，所以A的残差为10-13=-3。以此类推，得到A,B,C,D的残差为-3，3，-3，3。
GBDT以计算得到的残差作为新的预测目标，以此训练得到第二棵决策树（图二），该决策树根据其资产增长率是否大于10%作为分割点，将A,C 与 B,D分成两拨，训练结束。
因此综合两棵树的学习结果：
预测A上市股价 = 13-3=10
预测B上市股价 = 9+3=12
预测C上市股价 = 9-3=6
预测D上市股价 = 13+3=16
（图二）
总结
在本章中，我们通过一个股票开盘价定价的例子介绍了GBDT的思想，并巧妙的将GBDT的特点及关键部分也包含到这个例子中，随后，我们从特殊到一般，重新讲述了GBDT的特点及关键部分，这不难看出我们对其的重视，希望同学们能仔细体会这部分内容。
参考文献
https://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775
