Sklearn.ensemble.GradientBoosting

• 在sacikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类， 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。
• 两者的参数类型完全相同。

GBDT类库boosting框架参数

1. n_estimators: 弱学习器的最大迭代次数，或最大的弱学习器个数。一般来说n_estimators太小，容易欠拟合，n_estimators太大，又容易过拟合，一般选择一个适中的数值，默认是100。
2. learning_rate: 即每个弱学习器的权重缩减系数，正则化项$v$。对于同样的训练集拟合效果，较小的$v$意味着需要更多的弱学习器的迭代次数。默认是1。
3. subsample: 即子采样，取值为(0,1]。不放回抽样，如果取值为1，则全部样本都使用，等于没有使用子采样。如果取值小于1，则只有一部分样本会去做GBDT的决策树拟合。选择小于1的比例可以减少方差，即防止过拟合，但是会增加样本拟合的偏差，因此取值不能太低，推荐在[0.5, 0.8]之间，默认是1.0。
4. init: 即初始化时候的弱学习器$f_0(x)$。如果不输入，则用训练集样本来做初始化分类回归预测，否则用init参数提供的学习器做初始化分类回归预测。一般用在对数据有先验知识，或者之前做过一些拟合的时候，如果没有就不用管这个参数了。
5. loss: 即GBDT算法中的损失函数。分类模型和回归模型的损失函数是不一样的。
   • 对于分类模型，有对数似然损失函数"deviance"和指数损失函数"exponential"两者输入选择。默认是对数似然损失函数"deviance"。一般来说，推荐使用默认的"deviance"，指数损失函数等于回到了Adaboost算法。
   • 对于回归模型，有均方差"ls", 绝对损失"lad", Huber损失"huber"和分位数损失“quantile”。默认是均方差"ls"。一般来说，如果数据的噪音点不多，用默认的均方差"ls"比较好。如果是噪音点较多，则推荐用抗噪音的损失函数"huber"。而如果需要对训练集进行分段预测，则采用“quantile”。
6. alpha：这个参数只有GradientBoostingRegressor有，当我们使用Huber损失"huber"和分位数损失“quantile”时，需要指定分位数的值。默认是0.9，如果噪音点较多，可以适当降低这个分位数的值。

GBDT类库弱学习器参数

由于GBDT使用了CART回归决策树，因此它的参数基本来源于决策树类，和DecisionTree类库参数小结相似。

1. 划分时考虑的最大特征数max_features: 默认是"None"，意味着划分时考虑所有的特征数；如果是"log2"意味着划分时最多考虑$lo{g}_{2}N$个特征；如果是"sqrt"或者"auto"意味着划分时最多考虑$\sqrt{N}$个特征。如果是整数，代表考虑的特征绝对数。如果是浮点数，代表考虑特征百分比，即考虑（百分比 x N）取整后的特征数。其中N为样本总特征数。一般来说，如果样本特征数不多，比如小于50，用默认的"None"就可以了，如果特征数非常多，可以灵活划分考虑的最大特征数，以控制决策树的生成时间。
2. 决策树最大深max_depth: 默认可以不输入=，决策树在建立子树时不会限制子树的深度。一般来说，数据少或者特征少的时候可以不管这个值。如果模型样本量多，特征也多的情况下，推荐限制这个最大深度，具体的取值取决于数据的分布。常用的可以取值10-100之间。
3. 内部节点再划分所需最小样本数min_samples_split: 这个值限制了子树继续划分的条件，如果某节点的样本数少于min_samples_split，则不会继续再尝试选择最优特征来进行划分。 默认是2，如果样本量不大，不需要管这个值。如果样本量数量级非常大，则推荐增大这个值。
4. 叶子节点最少样本数min_samples_leaf: 这个值限制了叶子节点最少的样本数，如果某叶子节点数目小于样本数，则会和兄弟节点一起被剪枝。 默认是1，可以输入最少的样本数的整数，或者最少样本数占样本总数的百分比。如果样本量不大，不需要管这个值。如果样本量数量级非常大，则推荐增大这个值。
5. 叶子节点最小的样本权重和min_weight_fraction_leaf：这个值限制了叶子节点所有样本权重和的最小值，如果小于这个值，则会和兄弟节点一起被剪枝。 默认是0，就是不考虑权重问题。一般来说，如果有较多样本有缺失值，或者分类树样本的分布类别偏差很大，就会引入样本权重，这时就要注意这个值了。
6. 最大叶子节点数max_leaf_nodes: 通过限制最大叶子节点数，可以防止过拟合，默认是"None”，即不限制最大的叶子节点数。如果加了限制，算法会建立在最大叶子节点数内最优的决策树。如果特征不多，可以不考虑这个值，但是如果特征分成多的话，可以加以限制，具体的值可以通过交叉验证得到。
7. 节点划分最小不纯度min_impurity_split: 这个值限制了决策树的增长，如果某节点的不纯度(基于基尼系数，均方差)小于这个阈值，则该节点不再生成子节点，即成为叶子节点 。一般不推荐改动，默认值1e-7。