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【机器学习算法】：提升树（Boosting tree）

提升树是以分类树和回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。Boosting方法其实本质上采用的是加法模型（基函数的线性组合）与前向分布算法。以决策树为基函数的Boosting方法被称为提升树（Boosting tree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。

前向分布算法

【机器学习算法】：提升树（Boosting tree）_第1张图片

提升树算法

针对不同的问题的提升树学习算法，其主要区别在于使用的损失函数不同。回归问题：使用平方误差损失函数；分类问题：使用指数损失函数；以及用一般损失函数的一般决策问题。对于二分类问题，提升树算法只需要将Adaboost算法中的基本分类器限制为二叉分类树即可，所以可以说这样的提升树算法是Adaboost算法的特殊情况。

提升树解决回归问题

【机器学习算法】：提升树（Boosting tree）_第2张图片
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