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1、前向分步算法：
    考虑加法模型：

$$f(x)=\sum_{m=1}^M\beta_mb(x;\gamma_m)$$
其中$b(x;\gamma_m)$为基函数，$\gamma_m$是基函数的参数，$\beta_m$是基函数的系数。
    在给定训练数据集及损失函数$L(y,f(x))$的条件下，学习加法模型$f(x)$已经成为经验风险极小化即损失函数极小化问题：
$$\min_{\beta_m,\gamma_m}\sum_{i=1}^NL(y_i,\sum_{m=1}^M\beta_mb(x;\gamma_m))$$
    通常这是一个复杂的优化问题，前向分步算法求解这一优化问题的想法是：因为学习的是加法模型，如果能够从前向后每一步只学习一个基函数及其系数，逐步逼近优化目标函数式，那么就可以简化优化的复杂度，具体的，每步只需要优化如下损失函数：
$$\min_{\beta,\gamma}\sum_{i=1}^NL(y_i,\beta b(x;\gamma))$$
前向分步算法：
    输入：训练数据集$T=\{ (x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n)\},x_i\in R^n,y_i\in \{-1,+1\}$损失函数$L(y,f(x))$，基函数$\{b(x;\gamma)\}$
    输出：加法模型$f(x)$
    (1)初始化$f_0(x)=0$
    (2)对于$m=1,2,3,...,M$
        （a）极小化损失函数：
$$(\beta_m,\gamma_m)=arg \min_{\beta,\gamma}\sum_{i=1}^NL(y_i,f_{m-1}(x_i)+\beta b(x_i;\gamma))$$
        得到参数$\beta,\gamma_m$
        (b)跟新
$$f_m(x)=f_{m-1}(x)+\beta_mb(x;\gamma_m)$$
    (3)得到加法模型
$$f(x)=f_M(x)=\sum_{m=1}^M\beta_mb(x;\gamma_m)$$
    这样，前向分步算法将同时求解从m=1到M的所有参数$\beta_m,\gamma_m$的优化问题简化为逐次求解各个$\beta_m,\gamma_m$的优化问题。Adaboost算法是前向分步算法的特例，当前向分步算法的损失函数是指数损失函数时：
$$L(y,f(x))=\exp[-yf(x)]$$
其学习的具体操作等价于Adaboost算法学习的具体操作，这里就不给出证明了。

2、提升树(Boosting Tree)
    提升方法实际采用加法模型与前向分步算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树，提升树模型可以表示为决策树加法模型：

$$f_M(x)=\sum_{m=1}^MT(x;\Theta_m)$$
    对于二分类问题，提升树的算法只需要将Adaboost算法的中基本分类器限制为二类分类树即可，下面是回归问题的提升树。对于训练数据集$T=\{ (x_1,y_1)，(x_2,y_2)...,(x_n,y_n)\}$，在前面CART树的回归问题中，如果将输入空间划分为J个互不相交的区域$R_1,R_2,...,R_J$，并且在每个区域上确定输出常量$c_j$，那么这棵树可以表示为：
$$T(x;\Theta)=\sum_{j=1}^Jc_jI(x\in R_j)$$
其中参数$\Theta=\{(R_1,c_1), (R_2,c_2),(R_3,c_3),...,(R_J,c_J)\}$表示树的区域划分和各区域的常数，J是回归树的复杂度即叶节点个数。回归问题提升树使用以下前向分步算法：
$$f_0(x)=0$$
$$f_m(x)=f_{m-1}(x)+T(x;\Theta_m),m=1,2,3,...,M$$
$$f_M(x)=\sum_{m=1}^MT(x;\Theta_m)$$
    前向分步算法的第m步，给定当前模型$f_{m-1}(x)$，需求解：
$$\hat \Theta_m=arg \min_{\Theta_m}\sum_{i=1}^NL(y_i,f_{m-1}(x_i)+T(x_i;\Theta_m))$$
得到的$\hat \Theta_m$为第m棵树的参数。
    当采用平方误差损失函数时：
$$L(y,f(x))=(y-f(x))^2 =L(y,f_{m-1}(x)+T(x;\Theta_m)) \\=[y-f_{m-1}(x)-T(x;\Theta_m)]^2=[r-T(x;\Theta_m)]^2$$
这里：$r=y-f_{m-1}(x)$是当前模型拟合数据的残差，所以对回归问题的提升树算法来说，只需要简单的拟合当前模型的残差。算法描述如下：
    输入：训练数据集$T=\{ (x_1,y_1)，(x_2,y_2)...,(x_n,y_n)\}$
    输出：提升树$f_M(x)$
    (1)初始化$f_0(x)=0$
    (2)对于$m=1,2,...,M$
        (a)计算残差：
$$r_{mi}=y_i-f_{m-1}(x_i),i=1,2,...,N$$
        (b)拟合残差$r_{mi}$学习的一个回归树$T(x;\Theta_m)$
        (c)更新
$$f_m(x)=f_{m-1}(x)+T(x;\Theta_m)$$
    (3)得到提升树
$$f_M(x)=\sum_{m=1}^MT(x;\Theta_m)$$

3、梯度提升(gradient boosting)
    当损失函数是平方误差和指数损失函数时，提升树的每一步的优化算法是很简单的，但是对于一般损失函数而言，每一步并不是那么容易优化，针对这一问题，Freidman提出了梯度提升算法，这是利用最速下降法的近似方法，其关键是利用损失函数的负梯度在当前模型的值：

$$-[ \frac{\partial L(y,f(x_i))} {\partial f(x_i)}\quad]_{f(x)=f_{m-1} \,\,(x)}$$
作为回归问题提升树算法中的残差的近似值，拟合一个回归树。具体的算法如下：
    输入：训练数据集$T=\{ (x_1,y_1)，(x_2,y_2)...,(x_n,y_n)\}$
    输出：提升树$f_M(x)$
    (1)初始化
$$f_0(x)=arg\min_c\sum_{i=1}^NL(y_i,c)$$
    估计使损失函数极小化的常数值，它是只有一个根节点的树。
    (2)对于$m=1,2,...,M$
        (a)对$i=1,2,...,N$计算：
$$r_{mi}=-[ \frac{\partial L(y_i,f(x_i))} {\partial f(x_i)}\quad]_{f(x)=f_{m-1}\,\,(x)}$$
    该公式计算损失函数的负梯度在当前模型的值，并将它作为残差的估计，对于平方损失函数，它就是通常所说的残差；对于一般的损失函数，它就是残差的近似值。
        (b)对$r_{mi}$拟合一个回归树，得到第m棵树的叶节点区域$R_{mj},j=1,2,...,J$
        (c)对$j=1,2,...,J$，计算
$$c_{mj}=arg\min_c\sum_{x_i\in R_{mj}} L(y_i,f_{m-1}(x_i)+c)$$
        (d)跟新$f_m(x)=f_{m-1}(x)+\sum_{j=1}^Jc_{mj}I(x\in R_{mj})$
    (3)得到回归树：
$$\hat f(x)=f_M(x)=\sum_{m=1}^M\sum_{j=1}^Jc_{mj}I(x\in R_{mj})$$

4、提升树(Boosting Tree)的实现

#coding=utf-8import numpy as np# 加载数据def loadDataSet(fileName):      #general function to parse tab -delimited floats    dataMat = []                #assume last column is target value    fr = open(fileName)    for line in fr.readlines():        curLine = line.strip().split('\t')        fltLine = map(float,curLine) #map all elements to float()        dataMat.append(fltLine)    return dataMat# 根据特征和特征值把数据集划分为两个数据集，一个比特征值大，一个比特征值小def splitData(data_array,col,value):    array_1 = data_array[data_array[:,col] >= value,:]    array_2 = data_array[data_array[:,col] < value,:]    return array_1,array_2# 计算平方误差def getErr(data_array):    return np.var(data_array[:,-1]) * data_array.shape[0]# 返回叶子节点def regLeaf(data_array):    return np.mean(data_array[:,-1])#选择最佳的切分点，使用的方法为CART回归，为二叉树def get_best_split(data_array,ops = (1,4)):    tolS = ops[0]  # 误差阈值，用于控制迭代次数    tolN = ops[1]  # 每个划分的最小样本个数    if len(set(data_array[:,-1])) == 1:        return None,regLeaf(data_array)    m,n = data_array.shape    best_S = np.inf;   # 保存最优的平方误差    best_col = 0;      # 最优特征    best_value = 0;    # 最优切分点    S = getErr(data_array) # 计算原始平方误差    for col in xrange(n-1):        values = set(data_array[:,col])        for value in values:            array_1,array_2 = splitData(data_array,col,value)            if (array_1.shape[0] < tolN) or (array_2.shape[0] < tolN):              continue            total_error = getErr(array_1) + getErr(array_2)            if total_error < best_S:               best_col = col               best_value = value               best_S = total_error    if (S - best_S) < tolS:        return None,regLeaf(data_array)        array_1,array_2 = splitData(data_array,best_col,best_value)    if (array_1.shape[0] < tolN) or (array_2.shape[0] < tolN):        return None,regLeaf(data_array)        return best_col,best_value# 用一个对象来保存树的每个节点值(特征列，特征值，结果，左分支，右分支)    class node:    def __init__(self,col = -1,value = None, results = None, gb = None, lb = None):        self.col = col        self.value = value        self.results = results        self.gb = gb        self.lb = lb# 建立GBDT决策树def buildTree(data_array,ops=(1,4)):    col, val = get_best_split(data_array, ops)     if col == None:        return node(results = val)    else:        array_1,array_2 = splitData(data_array,col,val)        greater_branch = buildTree(array_1,ops)        less_branch = buildTree(array_2,ops)        return node(col = col,value = val,gb = greater_branch ,lb = less_branch )# 输入一个样本的所有特征，返回样本回归结果def treeForeCast(tree, inData):    if tree.results != None:        return tree.results    #print 'tree.col:',tree.col    if inData[tree.col] > tree.value:       return treeForeCast(tree.gb, inData)    else:          return treeForeCast(tree.lb, inData)# 返回一个测试集的所有回归结果值列表def createForeCast(tree, testData):    m=len(testData)    yHat = np.mat(np.zeros((m,1)))    for i in range(m):        yHat[i,0] = treeForeCast(tree, testData[i])    return yHat# 生成提升树def boostTree(data_array,num_iter,ops = (1,4)):    m,n = data_array.shape    x = data_array[:,0:-1]              # 保存所有样本特征列    y = data_array[:,-1].reshape((m,1)) # 保存所有样本结果真实值    list_trees = []    for i in xrange(num_iter):        print 'i: ',i        if i == 0:           tree = buildTree(data_array,ops)           list_trees.append(tree)           yHat = createForeCast(tree,x)        else:           r = y - np.array(yHat)        # 计算残差           data_array = np.hstack((x,r))  # hstack()函数水平(按列顺序)的把数组给堆叠起来           tree = buildTree(data_array,ops)           list_trees.append(tree)           rHat = createForeCast(tree, x ) # 用残差拟合的结果           yHat = yHat + rHat    return list_trees#打印树的节点信息def printtree(tree,indent=''):   # Is this a leaf node?   if tree.results!=None:      print str(tree.results)   else:      # Print the criteria      print str(tree.col)+':'+str(tree.value)+'? '      # Print the branches      print indent+'T->',      printtree(tree.gb,indent+'  ')      print indent+'F->',      printtree(tree.lb,indent+'  ')if __name__ == '__main__':    data = loadDataSet('ex0.txt')       data_array = np.array(data)        # tree = buildTree(data_array)    # printtree(tree)    gbdt_results = boostTree(data_array,10)

5、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)的实现

# coding=utf-8import numpy as npfrom sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressorgbdt=GradientBoostingRegressor(  loss='ls'         #损失函数，GBDT回归器可选'ls', 'lad', 'huber', 'quantile'。, learning_rate=0.1 #学习率/步长。, n_estimators=100  #迭代次数，和learning_rate存在trade-off关系。, subsample=1        # 样本采样比例。, min_samples_split=2 #最大特征数或比例。, min_samples_leaf=1  #最小特征数或比例。, max_depth=3        # 树的深度，以下参数多数用来设定决策树分裂停止条件。, init=None, random_state=None, max_features=None, alpha=0.9, verbose=0, max_leaf_nodes=None, warm_start=False)train_feat=np.array([[0.00598802,0.569231,0.647059,0.95122,-0.225434,0.837989,0.357258,-0.0030581,-0.383475],                     [0.161677,0.743195,0.682353,0.960976,-0.0867052,0.780527,0.282945,0.149847,-0.0529661],                     [0.113772,0.744379,0.541176,0.990244,-0.00578035,0.721468,0.43411,-0.318043,0.288136],                     [0.0538922,0.608284,0.764706,0.95122,-0.248555,0.821229,0.848604,-0.0030581,0.239407],                     [0.173653,0.866272,0.682353,0.95122,0.017341,0.704709,-0.0210016,-0.195719,0.150424]])train_id=np.array([320,361,364,336,358])test_feat=np.array([[0.00598802,0.569231,0.647059,0.95122,-0.225434,0.837989,0.357258,-0.0030581,-0.383475],                    [0.161677,0.743195,0.682353,0.960976,-0.0867052,0.780527,0.282945,0.149847,-0.0529661],                    [0.113772,0.744379,0.541176,0.990244,-0.00578035,0.721468,0.43411,-0.318043,0.288136],                    [0.0538922,0.608284,0.764706,0.95122,-0.248555,0.821229,0.848604,-0.0030581,0.239407],                    [0.173653,0.866272,0.682353,0.95122,0.017341,0.704709,-0.0210016,-0.195719,0.150424]])test_id=np.array([320,361,364,336,358])gbdt.fit(train_feat,train_id) # 第一个参数为样本特征，第二个参数为样本标签pred=gbdt.predict(test_feat)  # 参数为测试样本特征total_err=0for i in range(pred.shape[0]):    print pred[i],test_id[i]    err=(pred[i]-test_id[i])/test_id[i]    total_err+=err*errprint total_err/pred.shape[0]

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