随机梯度提升法（Stochastic Gradient Boosting，简称SGB）是一种机器学习算法，它结合了梯度提升和随机梯度下降的思想。其核心思想是通过迭代训练一系列的弱学习器，并将它们组合成一个强大的模型，以最小化损失函数。
与传统的梯度提升算法不同，SGB在每个迭代中使用随机抽取的训练数据子集来拟合基学习器，并计算模型更新。这种方法可以显著提高近似准确性和执行速度，同时增强基学习器的鲁棒性，防止过拟合。具体来说，SGB通过在每轮迭代中随机抽样一部分训练样本，用于训练决策树模型，从而降低模型的方差并提高预测精度。
此外，SGB引入了随机性，使得每个基学习器的估计值相关性较低，从而减少了模型的方差。这种随机抽样不仅提高了算法的速度和可扩展性，还使得模型更加鲁棒，能够更好地应对噪声数据。
SGB是一种高效的机器学习方法，广泛应用于分类、回归和排名问题中，因其易用性和强大的性能而受到机器学习从业者的青睐
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