引言
上一节中介绍了《随机森林算法》，该算法使用bagging的方式作出一些决策树来，同时在决策树的学习过程中加入了更多的随机因素。该模型可以自动做到验证过程同时还可以进行特征选择。
这一节，我们将决策树和AdaBoost算法结合起来，在AdaBoost中每一轮迭代，都会给数据更新一个权重，利用这个权重，我们学习得到一个g，在这里我们得到一个决策树，最终利用线性组合的方式得到多个决策树组成的G。
1. 加权的决策树算法(Weighted Decision Tree Algorithm)
在引言中介绍了，我们利用AdaBoost的思想，为数据赋予不同的权重，而在将要介绍的Adaptive Boosted Decision Tree中，要建立加权的决策树，所以接下来就要介绍它。
在之前含有权重的算法中，权重作为衡量数据重要性的一项指标，用来评估训练误差，如下面的公式所示：
上面的公式中，权重是包含在误差的公式中的，也就是说，我们想要构造一个带有权重的决策树算法，需要改造决策树的误差度量函数。然而换一个角度，权重也可以等效于数据的重复次数，重复次数越多的数据，说明其越重要。在广义的随机算法中，我们可以根据权重比例来进行随机采样（比如，如果权重比例是30%，那么采样该数据的概率就是30%），根据这种方式得到一组新的数据，那么这组新的数据中的比例大概就是和权重的比例呈正比的，也就是说它能够表达权重对于数据的意义。
在AdaBoost-DTree中，为了简单起见，我们不去改变AdaBoost的框架，也不去修改决策树的内部细节，而只是通过基于权重的训练数据的采样来实现。
1.1 弱决策树算法
在AdaBoost算法中，我们通过错误率εt来计算单个的g的权重αt，那么如果我们使用决策树作为g的时候，g是一个完全长成的树，该树对整个数据集进行细致的切分导致Ein=0，那么这使得εt=0，但计算得到的权重αt会变成无限大。
其意义是，如果使用一个能力很强的树作为g的话，那么该算法会赋予该树无限大的权重或票数，最终得到了一棵“独裁”的树（因为AdaBoost的哲学意义是庶民政治，就是集中多方的意见，及时有的意见可能是错误的），违背了AdaBoost的宗旨。
上面的问题出在使用了所有的数据和让树完全长成这两方面。针对这两个问题，我们要通过剪枝和部分训练数据得到一个弱一点的树。
所以实际上，AdaBoost-DTree是通过sampling的方式得到部分训练数据，通过剪枝的方式限制树的高度，得到弱一点的决策树。
1.2 AdaBoost-Stump
什么样是树才是弱决策树呢？
我们这里限制这棵树只有一层，即决策桩(Decision Stump)。这样我们需要让CART树的不纯度(impurity)尽可能低，学习一个决策桩。
所以，使用决策桩作为弱分类器的AdaBoost称为AdaBoost-Stump，它是一种特殊的AdaBoost-DTree。
2. AdaBoost深入解释和最佳化
我们回顾一下AdaBoost算法流程：
其中权重un(t+1)通过
◆t对un(t)进行修正得到，由于◆t是一个大于1的数，对错误数据加大权重以让算法更加重视错分的数据。我们可以用下面的方式来描述un(t+1)：
下面的公式是我们将un(T+1)展开，我们看到图中橘色的部分∑αt·gt(xn)是G(x)中的分数，它出现在AdaBoost的权重的表达式中，我们称∑αt·gt(xn)为投票分数(voting score)。
所以，AdaBoost里面每一个数据的权重，和exp(-yn(voting score on xn))呈正比。
2.1 投票分数(Voting Score)和间隔(Margin)的关系
线性混合(linear blending)等价于将假设看做是特征转换的线性模型：
其中
αt·gt(xn)如果换作是wT·φ(xn)可能就更清楚了，这与下面给出的在SVM中的margin表达式对比，我们可以明白投票分数∑αt·gt(xn)的物理意义，即可以看做是没有正规化的边界(margin)。
所以，yn(voting score)是有符号的、没有正规化的边界距离，从这个角度来说，我们希望yn(voting score)越大越好，因为这样的泛化能力越强。于是，exp(-yn(voting score))越小越好，那么un(T+1)越小越好。
AdaBoost在迭代过程中，是让
∑un(t)越来越小的过程，在这个过程中，逐渐达到SVM中最大分类间隔的效果。
2.2 AdaBoost误差函数
上面解释到了，AdaBoost在迭代学习的过程，就是希望让∑un(t)越来越小的过程，那么我们新的目标就是最佳化∑un(T+1)：
我们可以画出0/1错误和AdaBoost误差函数
err(s,y) = exp(-ys)的函数曲线，我们发现AdaBoost的误差函数（称为exponential error measure）实际上也是0/1错误函数的上限函数，于是，我们可以通过最小化该函数来起到最佳化的效果。
2.3 AdaBoost误差函数的梯度下降求解
为了最小化AdaBoost的误差函数Ein，我们可以将Ein函数在所在点的附近做泰勒展开，我们就可以发现在该点的附近可以被梯度所描述，我们希望求一个最好的方向（最大梯度相反的方向），然后在该方向上走一小步，这样我们就可以做到比现在的函数效果好一点点，依次进行梯度下降，最终达到最小化误差函数的效果。
现在我们把gt当做方向，希望去找到这个gt（这里函数方向gt和上面介绍的最大梯度的方向向量没有什么差别，只是表示方式有所不同而已）。
我们解释一下上面的公式：
- 我们需要找到一个新的函数，这里表示为h(xn)和步长η，将这个函数加入到表达式中去；
- 我们将第一个公式中紫色的部分合起来，简化表示为权重un(t)；
- 将
exp(-y·η·h(xn))在原点处做泰勒展开，得到(1-yn·η·h(xn))； - 然后拆成两部分
∑un(t)和η·∑un(t)·yn·h(xn)，第一部分是Ein，第二部分就是要最小化的目标。
我们对∑un(t)·yn·h(xn)整理一下，对于二元分类情形，我们把yn和h(xn)是否同号进行分别讨论：
上面的公式中，我们特意将
∑un(t)·yn·h(xn)拆成-∑un(t)和Ein(h)的形式，这里最小化Ein对应于AdaBoost中的A（弱学习算法），好的弱学习算法就是对应于梯度下降的函数方向。
2.4 最佳化步长η
我们要最小化Eada，需要找到好的函数方向gt，但是得打这个gt的代价有些大，梯度下降的过程中，每走一小步，就需要计算得到一个gt。如果转换一下思路，我们现在已经确定了好的gt，我们希望快速找到梯度下降的最低点，那么我们需要找到一个合适的最大步长η。
我们这里使用贪心算法来得到最大步长η，称为steepest decent for optimization。
让Eada对η求偏微分，得到最陡时候的ηt，我们发现这时ηt等于AdaBoost的αt。所以在AdaBoost中αt是在偷偷地做最佳化的工作。
2.5 小结
在第二小节中，我们从另外一个角度介绍了AdaBoost算法，它其实是steepest gradient decent。
上面的式子很清楚了，我们将AdaBoost的误差函数看做是指数误差函数，AdaBoost就是在这个函数上一步一步做最佳化，每一步求得一个h，并将该h当做是gt，决定这个gt上面要走多长的距离ηt，最终得到这个gt的票数αt。
3. 梯度提升(Gradient Boosting)
梯度提升是对AdaBoost的延伸，它不再要求误差函数是指数误差函数，而可能是任意一种误差函数（因为这里是用梯度下降法来最佳化误差函数，所以这里要求误差函数是平滑的）。
在这个架构下，我们就可以使用不同的假设和模型，来解决分类或者回归的问题。
3.1 梯度提升应用于回归问题
梯度提升应用于回归问题时，误差函数选中均方误差函数。
紧接着，我们对这个误差函数中变量s在sn处进行一阶泰勒展开的近似，我们发现要最小化的实际是∑h(xn)·2(sn-yn)，要让该表达式最小，需要h(xn)和(sn-yn)的方向相反：
要求解最佳化问题，需要h(xn)和(sn-yn)的方向相反，而h(xn)的大小其实不是我们关系的问题，因为步长问题是由参数η决定的。
如果将h(xn)强制限制为1或者某个常数的话，那么就得到了一个有条件的最佳化问题，增加了求解的难度。不如我们将惩罚项h(xn)的平方放进最佳化式子中（意思是，如果h(xn)越大，我们就越不希望如此）。
我们可以将平方式子变换一下，得到有关(h(xn)-(yn-sn))^2的式子，所以我们要求一个带惩罚项的近似函数梯度的问题，就等效于求xn和余数(residual)yn-sn的回归问题。
我们现在确定了gt，接着我们要确定步长η，这里我们可以将误差函数写成余数
(yn-sn)的形式，这是一个单变量的线性回归问题，其中输入是用gt转换后的数据，输出是余数(residual)。
4. 梯度提升决策树
综合第三小节的步骤，我们就可以得到梯度提升决策树的算法流程：
- 在每一次迭代过程，解决一个回归问题，这里可以用CART算法来解{xn, (yn-sn)}的回归问题；
- 然后，用gt做转换，做一个{gt(xn), yn-sn}的单变量线性回归问题；
- 更新分数sn；
- 经过T轮迭代，得到G(x)。
这个GBDT算法可以看做是AdaBoost-DTree的回归问题版本。
参考资料
机器学习技法课程，林轩田，台湾大学
决策树模型组合之随机森林与GBDT
机器学习——Gradient Boost Decision Tree(&Treelink)
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