梯度增强随机森林原理

梯度增强随机森林是一种结合了梯度提升树和随机森林的算法。它的原理是通过迭代的方式，将多个弱学习器（回归树）组合成一个强学习器。在每一轮迭代中，梯度提升树会根据上一轮的残差来训练新的回归树，然后将新的回归树加入到模型中。这样，每一轮迭代都会逐步减小模型的残差，从而提高模型的预测能力。

与传统的梯度提升树不同的是，梯度增强随机森林在每一轮迭代中，不仅仅使用全部的训练数据，还会随机选择一部分的特征进行训练。这样做的目的是为了减小回归树之间的相关性，提高整个模型的泛化能力。同时，梯度增强随机森林也会限制回归树的层数，以防止过拟合的发生。

总结起来，梯度增强随机森林通过迭代的方式，将多个回归树组合成一个强学习器。它通过梯度提升树的思想来逐步减小模型的残差，同时通过随机选择特征和限制回归树的层数来提高模型的泛化能力和防止过拟合。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [随机森林 + 梯度提升树 算法小结](https://blog.csdn.net/lixia0417mul2/article/details/124722957)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [机器学习算法原理系列篇14：集成算法，随机森林和梯度增强机](https://blog.csdn.net/robot_learner/article/details/105377439)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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