机器学习树模型大比拼：GBDT、XGBoost、LightGBM

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来源：投稿  作者：阡陌 编辑：学姐 在机器学习中，梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）及其变种 XGBoost 和 LightGBM 是常用且高效的模型，广泛应用于分类、回归等任务。 本文将从原理、算法流程、优缺点及使用场景四个方面对 GBDT、XGBoost 和 LightGBM 进行全面对比。 一、原理对比 1. GBDT（Gradient Boosting Decision Tree） GBDT 是一种集成学习方法，属于提升方法（Boosting），它通过多个弱分类器（通常是决策树）组成强分类器。具体原理是： 通过逐步拟合模型残差（即上一步模型预测误差），在每一步训练新的树模型。 每棵树的训练过程是基于前一棵树的预测结果，通过对负梯度（残差）进行拟合来降低模型的误差。 GBDT 通过迭代训练每一棵树，每次通过最小化损失函数来更新模型，最终通过将各个树的预测结果加权求和得到最终输出。 2. XGBoost ………………………………