RF、GBDT、XGBoost
RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。
根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法；前者的代表就是Boosting，后者的代表是Bagging和“随机森林”（Random
Forest）。
原理
提到随机森林，就不得不提Bagging，Bagging可以简单的理解为：放回抽样，多数表决（分类）或简单平均（回归）,同时Bagging的基学习器之间属于并列生成，不存在强依赖关系。
Random Forest（随机森林）是Bagging的扩展变体，它在以决策树 为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择，因此可以概括RF包括四个部分：1、随机选择样本（放回抽样）；2、随机选择特征；3、构建决策树；4、随机森林投票（平均）。
随机选择样本和Bagging相同，随机选择特征是指在树的构建中，会从样本集的特征集合中随机选择部分特征，然后再从这个子集中选择最优的属性用于划分，这种随机性导致随机森林的偏差会有稍微的增加（相比于单棵不随机树），但是由于随机森林的‘平均’特性，会使得它的方差减小，而且方差的减小补偿了偏差的增大，因此总体而言是更好的模型。
在构建决策树的时候，RF的每棵决策树都最大可能的进行生长而不进行剪枝；在对预测输出进行结合时，RF通常对分类问题使用简单投票法，回归任务使用简单平均法。
RF的重要特性是不用对其进行交叉验证或者使用一个独立的测试集获得无偏估计，它可以在内部进行评估，也就是说在生成的过程中可以对误差进行无偏估计，由于每个基学习器只使用了训练集中约63.2%的样本，剩下约36.8%的样本可用做验证集来对其泛化性能进行“包外估计”。
RF和Bagging对比：RF的起始性能较差，特别当只有一个基学习器时，随着学习器数目增多，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。随机森林的训练效率也会高于Bagging，因为在单个决策树的构建中，Bagging使用的是‘确定性’决策树，在选择特征划分结点时，要对所有的特征进行考虑，而随机森林使用的是‘随机性’特征数，只需考虑特征的子集。
优缺点
随机森林的优点较多，简单总结：
在数据集上表现良好，相对于其他算法有较大的优势（训练速度、预测准确度）。
能够处理很高维的数据，并且不用特征选择，而且在训练完后，给出特征的重要性。
容易做成并行化方法。
RF的缺点：
在噪声较大的分类或者回归问题上会过拟合。
构建
随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的集成分类器。其输出的类别由各个树投票而定（如果是回归树则取平均）。
假设样本总数为n，每个样本的特征数为a，则随机森林的生成过程如下：
从原始样本中采用有放回抽样的方法选取n个样本； 对n个样本选取a个特征中的随机k个，用建立决策树的方法获得最佳分割点； 重复m次，获得m个决策树； 对输入样例进行预测时，每个子树都产生一个结果，采用多数投票机制输出。随机森林的随机性主要体现在两个方面：
数据集的随机选取：从原始的数据集中采取有放回的抽样（bagging），构造子数据集，子数据集的数据量是和原始数据集相同的。不同子数据集的元素可以重复，同一个子数据集中的元素也可以重复。 待选特征的随机选取：与数据集的随机选取类似，随机森林中的子树的每一个分裂过程并未用到所有的待选特征，而是从所有的待选特征中随机选取一定的特征，之后再在随机选取的特征中选取最优的特征。以上两个随机性能够使得随机森林中的决策树都能够彼此不同，提升系统的多样性，从而提升分类性能。
随机森林的优点：
实现简单，训练速度快，泛化能力强，可以并行实现，因为训练时树与树之间是相互独立的；
相比单一决策树，能学习到特征之间的相互影响，且不容易过拟合；
能处理高维数据（即特征很多），并且不用做特征选择，因为特征子集是随机选取的；
对于不平衡的数据集，可以平衡误差；
相比SVM，不是很怕特征缺失，因为待选特征也是随机选取；
训练完成后可以给出哪些特征比较重要。
随机森林的缺点：
在噪声过大的分类和回归问题还是容易过拟合；
相比于单一决策树，它的随机性让我们难以对模型进行解释。
原理
提GBDT之前，谈一下Boosting，Boosting是一种与Bagging很类似的技术。不论是Boosting还是Bagging，所使用的多个分类器类型都是一致的。但是在前者当中，不同的分类器是通过串行训练而获得的，每个新分类器都根据已训练的分类器的性能来进行训练。Boosting是通过关注被已有分类器错分的那些数据来获得新的分类器。
由于Boosting分类的结果是基于所有分类器的加权求和结果的，因此Boosting与Bagging不太一样，Bagging中的分类器权值是一样的，而Boosting中的分类器权重并不相等，每个权重代表对应的分类器在上一轮迭代中的成功度。
1、GBDT是以决策树为基学习器的迭代算法，注意GBDT里的决策树都是回归树而不是分类树。Boost是”提升”的意思，一般Boosting算法都是一个迭代的过程，每一次新的训练都是为了改进上一次的结果。
2、 GBDT的核心就在于：每一棵树学的是之前所有树结论和的残差，这个残差就是一个加预测值后能得真实值的累加量。比如A的真实年龄是18岁，但第一棵树的预测年龄是12岁，差了6岁，即残差为6岁。那么在第二棵树里我们把A的年龄设为6岁去学习，如果第二棵树真的能把A分到6岁的叶子节点，那累加两棵树的结论就是A的真实年龄；如果第二棵树的结论是5岁，则A仍然存在1岁的残差，第三棵树里A的年龄就变成1岁，继续学习。
3、GBDT优点是适用面广，离散或连续的数据都可以处理，几乎可用于所有回归问题（线性/非线性），亦可用于二分类问题（设定阈值，大于阈值为正例，反之为负例）。缺点是由于弱分类器的串行依赖，导致难以并行训练数据。
GBDT与传统的Boosting区别较大，它的每一次计算都是为了减少上一次的残差，而为了消除残差，我们可以在残差减小的梯度方向上建立模型,所以说，在GradientBoost中，每个新的模型的建立是为了使得之前的模型的残差梯度下降的方法，与传统的Boosting中关注正确错误的样本加权有着很大的区别。
在GradientBoosting算法中，关键就是利用损失函数的负梯度方向在当前模型的值作为残差的近似值，进而拟合一棵CART回归树。
GBDT会累加所有树的结果，而这种累加是无法通过分类完成的，因此GBDT的树都是CART回归树，而不是分类树（尽管GBDT调整后也可以用于分类但不代表GBDT的树为分类树）。
优缺点
GBDT的性能在RF的基础上又有一步提升，因此其优点也很明显：
它能灵活的处理各种类型的数据。 在相对较少的调参时间下，预测的准确度较高。当然由于它是Boosting，因此基学习器之前存在串行关系，难以并行训练数据。
XGBoost原理
XGBoost的性能在GBDT上又有一步提升，而其性能也能通过各种比赛管窥一二。
坊间对XGBoost最大的认知在于其能够自动地运用CPU的多线程进行并行计算，同时在算法精度上也进行了精度的提高。
由于GBDT在合理的参数设置下，往往要生成一定数量的树才能达到令人满意的准确率，在数据集较复杂时，模型可能需要几千次迭代运算。但是XGBoost利用并行的CPU更好的解决了这个问题。
其实XGBoost和GBDT的差别也较大，这一点也同样体现在其性能表现上，详见XGBoost与GBDT的区别。
随机森林和GBDT的区别 随机森林采用的bagging思想，而GBDT采用的boosting思想。这两种方法都是Bootstrap思想的应用，Bootstrap是一种有放回的抽样方法思想。虽然都是有放回的抽样，但二者的区别在于：Bagging采用有放回的均匀取样，而Boosting根据错误率来取样（Boosting初始化时对每一个训练样例赋相等的权重1／n，然后用该算法对训练集训练t轮，每次训练后，对训练失败的样例赋以较大的权重），因此Boosting的分类精度要优于Bagging。Bagging的训练集的选择是随机的，各训练集之间相互独立，弱分类器可并行，而Boosting的训练集的选择与前一轮的学习结果有关，是串行的。 组成随机森林的树可以是分类树，也可以是回归树；而GBDT只能由回归树组成。 组成随机森林的树可以并行生成；而GBDT只能是串行生成。 于最终的输出结果而言，随机森林采用多数投票等；而GBDT则是将所有结果累加起来，或者加权累加起来。 随机森林对异常值不敏感；GBDT对异常值非常敏感。 随机森林对训练集一视同仁；GBDT是基于权值的弱分类器的集成。 随机森林是通过减少模型方差提高性能；GBDT是通过减少模型偏差提高性能。 GBDT和XGBoost区别传统的GBDT以CART树作为基学习器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于L1和L2正则化的逻辑斯蒂回归（分类）或者线性回归（回归）。
传统的GBDT在优化的时候只用到一阶导数信息，XGBoost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，得到一阶和二阶导数。
XGBoost在代价函数中加入了正则项，用于控制模型的复杂度。从权衡方差偏差来看，它降低了模型的方差，使学习出来的模型更加简单，放置过拟合，这也是XGBoost优于传统GBDT的一个特性。
shrinkage（缩减），相当于学习速率（XGBoost中的eta）。XGBoost在进行完一次迭代时，会将叶子节点的权值乘上该系数，主要是为了削弱每棵树的影响，让后面有更大的学习空间。（GBDT也有学习速率）
列抽样。XGBoost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅防止过 拟合，还能减少计算。
对缺失值的处理。对于特征的值有缺失的样本，XGBoost还可以自动 学习出它的分裂方向。
XGBoost工具支持并行。Boosting不是一种串行的结构吗?怎么并行 的？注意XGBoost的并行不是tree粒度的并行，XGBoost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的（第t次迭代的代价函数里包含了前面t-1次迭代的预测值）。XGBoost的并行是在特征粒度上的。我们知道，决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点），XGBoost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block结构，后面的迭代 中重复地使用这个结构，大大减小计算量。这个block结构也使得并行成为了可能，在进行节点的分裂时，需要计算每个特征的增益，最终选增益最大的那个特征去做分裂，那么各个特征的增益计算就可以开多线程进行。
作者：kakak_
