为什么在实际的kaggle比赛中，GBDT和Random Forest效果非常好？
咱们不谈那些晦涩的数学公式，从更实际、更贴近我们脑海中“理解”的角度来聊聊。
为什么它们这么能打？——核心优势拆解
可以把GBDT和随机森林想象成两支各具特色、但目标一致的“数据挖掘特种部队”。它们之所以能在Kaggle这样的高难度场景下披荆斩棘，主要得益于以下几个关键优势：
1. 对数据的高度“包容性”与“鲁棒性”：
不用担心特征尺度问题： 试想一下，你的数据集里可能混合着身高（1.75米）、收入（50000元）、年龄（30岁）等等，这些数值的范围差异巨大。很多算法在处理这类数据时，需要费劲心思进行特征缩放（比如标准化、归一化）。但GBDT和随机森林天然对特征的尺度不敏感。它们是通过分裂节点来划分数据的，无论特征是100还是0.001，只要它能有效区分数据，算法就能识别。这省去了我们大量的数据预处理时间，让我们能更专注于模型本身的优化。
不怕缺失值（有限范围内）： 很多时候，数据总会有那么几个缺失值。虽然我们一般会填充或删除，但如果缺失值不是特别多，很多GBDT（特别是XGBoost、LightGBM）和随机森林的实现内置了处理缺失值的能力。它们会学习如何在这种“不确定”的分支上进行最优划分，这种“容忍度”在数据不完美的真实场景中是巨大的优势。
能处理非线性关系： 现实世界的数据，特征与目标之间的关系往往不是简单的线性关系。比如，收入增长到一定程度后，幸福感增长的速度可能就慢下来了（边际效应递减）。GBDT和随机森林通过构建一系列的“ifthen”规则来捕捉这些复杂的、非线性的模式，能够比线性模型更深入地理解数据的内在规律。
2. 强大的组合学习（Ensemble Learning）能力：
集思广益，取长补短： 这是它们的核心竞争力。
随机森林 就像组织了一群“独立思考”的专家（决策树）。每棵树在训练时都随机采样了部分数据和部分特征，这样即使有些树“看走眼”了，其他大多数树也能纠正错误。最后，将所有专家的意见（预测结果）进行投票（分类）或平均（回归），就能得到一个更稳定、更准确的整体判断。就像一道难题，让一群不同视角的人来解答，最后综合大家的意见，结果往往比一个人单打独斗要好得多。
GBDT 则更像是一个“传帮带”的团队。它顺序地训练一系列的决策树，但每棵新树的训练目标不是直接预测结果，而是修正前一棵树预测中的错误（残差）。这样，每一棵新树都在努力弥补前面树的不足，一步步地逼近真实值。这种“迭代改进”的机制，让GBDT能够非常精细地刻画数据中的模式。
3. 优秀的预测精度和泛化能力：
高精度是王道： Kaggle竞赛的本质就是追求预测精度的极致。GBDT和随机森林，尤其是经过精心调参和优化的现代GBDT实现（如XGBoost, LightGBM, CatBoost），能够达到非常高的预测精度。它们通过组合多个弱学习器（单棵决策树通常不强），最终形成一个强学习器。
不容易过拟合（相对而言）： 虽然决策树本身容易过拟合（就像一颗树长得太茂盛，叶子都缠绕在一起，抓不住整体轮廓），但随机森林通过随机采样和特征随机性，有效地降低了过拟合的风险。而GBDT虽然是顺序学习，但通过控制每棵树的深度、学习率、正则化等参数，也能很大程度上控制模型的复杂度，从而提高泛化能力。
4. 良好的可解释性（比深度学习更好）：
虽然它们不像线性回归那样直接，但特征重要性（Feature Importance） 是它们一个非常实用的特性。我们可以很容易地知道哪些特征对模型的预测贡献最大。这对于理解数据、指导特征工程甚至业务决策都非常有价值。在Kaggle竞赛中，知道哪些特征是关键的，可以帮助我们聚焦于这些特征的进一步挖掘和优化。
为什么是它们，而不是别的？
也许你会问，为什么不是SVM、神经网络或者其他算法呢？
对非结构化数据的处理： 对于图像、文本这样的非结构化数据，深度学习（CNN、RNN、Transformer）通常是首选。但对于结构化数据（表格数据），GBDT和随机森林往往能表现出与深度学习相媲美的甚至更好的性能，而且训练速度和计算资源需求通常也更友好。
特征工程的联动： 在许多Kaggle比赛中，特征工程是决定成败的关键。GBDT和随机森林与手工制作的特征（比如各种交互特征、统计特征）结合得非常好。它们能够有效地利用这些精心设计的特征，并从中挖掘出更深层次的模式。
实战中的易用性和效率： 像XGBoost、LightGBM这样的GBDT库，在效率和易用性上都做了大量的优化。它们支持并行计算，处理大规模数据集速度很快，并且提供了丰富的参数供调优，这在争分夺秒的Kaggle竞赛中是至关重要的。
实际比赛中的应用技巧
在Kaggle实战中，仅仅知道算法的优势还不够，顶尖选手们还会运用各种技巧来进一步压榨它们的潜力：
超参数调优： 这是最基础也是最关键的一步。通过Grid Search, Random Search，或者更高效的Bayesian Optimization等方法，寻找最佳的学习率、树的深度、叶子节点最小样本数、正则化参数等等。
特征工程的极致： 即使是强大的GBDT/RF，也需要好的特征作为输入。在Kaggle中，一个有创意的特征往往能带来巨大的提升。例如，根据已有特征构造新的交互特征、统计特征、时间序列特征等。
交叉验证（CrossValidation）： 确保模型在未知数据上的表现稳定，避免过拟合。
模型集成（Stacking/Ensembling）： 将多个不同的模型（包括不同参数的GBDT/RF，甚至是GBDT和RF的组合）的预测结果再进行一次训练，以进一步提高整体性能。许多Kaggle冠军解决方案的核心都是复杂的模型集成策略。
针对特定库的优化： 例如，理解LightGBM如何利用直方图优化、如何处理类别特征，XGBoost的各种正则化项等，并根据这些特性进行配置和调优。
总结
GBDT和随机森林之所以能在Kaggle这类实战竞赛中大放异彩，是因为它们集合了对数据的“亲和力”、强大的组合学习能力、优异的预测精度以及相对良好的可解释性。它们是处理结构化数据时不可或缺的利器，能够有效地从复杂的现实数据中提取有价值的信息。当你在Kaggle的排行榜上看到那些熟悉的名字时，不妨想想它们背后，可能就有这两位强大的“老朋友”在默默地贡献着力量。它们不是“花拳绣腿”，而是经过时间检验的、真正的“硬核”算法。
网友意见
感谢大家对这个答案的支持。其实除了 Tree-based 方法，近年来 FM 和 FFM 这样的针对大规模稀疏数据机器学习方法也被广泛使用。FM，tree，DL 基本上算是工业界用的最多的三种机器学习方法了。
针对 FM 和 FFM，本人去年开源了自己写的 xLearn 机器学习库，目前已经成为同领域里使用量最多的库，欢迎更多的朋友使用并提 issue 和 pr！aksnzhy/xlearn
以下是原答案：
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这是一个非常好，也非常值得思考的问题。换一个方式来问这个问题：为什么基于 tree-ensemble 的机器学习方法，在实际的 kaggle 比赛中效果非常好？
通常，解释一个机器学习模型的表现是一件很复杂事情，而这篇文章尽可能用最直观的方式来解释这一问题。
我主要从三个方面来回答楼主这个问题。
1. 理论模型 （站在 vc-dimension 的角度）
2. 实际数据
3. 系统的实现 （主要基于 xgboost）
通常决定一个机器学习模型能不能取得好的效果，以上三个方面的因素缺一不可。
（1）站在理论模型的角度
统计机器学习里经典的 vc-dimension 理论告诉我们：一个机器学习模型想要取得好的效果，这个模型需要满足以下两个条件：
1. 模型在我们的训练数据上的表现要不错，也就是 trainning error 要足够小。
2. 模型的 vc-dimension 要低。换句话说，就是模型的自由度不能太大，以防overfit.
当然，这是我用大白话描述出来的，真正的 vc-dimension 理论需要经过复杂的数学推导，推出 vc-bound.
vc-dimension 理论其实是从另一个角度刻画了一个我们所熟知的概念，那就是 bias variance trade-off.
好，现在开始让我们想象一个机器学习任务。对于这个任务，一定会有一个 “上帝函数” 可以完美的拟合所有数据（包括训练数据，以及未知的测试数据）。很可惜，这个函数我们肯定是不知道的 （不然就不需要机器学习了）。我们只可能选择一个 “假想函数” 来 逼近 这个 “上帝函数”，我们通常把这个 “假想函数” 叫做 hypothesis.
在这些 hypothesis 里，我们可以选择 svm, 也可以选择 logistic regression. 可以选择单棵决策树，也可以选择 tree-ensemble (gbdt, random forest). 现在的问题就是，为什么 tree-ensemble 在实际中的效果很好呢？
区别就在于 “模型的可控性”。
先说结论，tree-ensemble 这样的模型的可控性是好的，而像 LR 这样的模型的可控性是不够好的（或者说，可控性是没有 tree-ensemble 好的）。为什么会这样？别急，听我慢慢道来。
我们之前说，当我们选择一个 hypothsis 后，就需要在训练数据上进行训练，从而逼近我们的 “上帝函数”。我们都知道，对于 LR 这样的模型。如果 underfit，我们可以通过加 feature，或者通过高次的特征转换来使得我们的模型在训练数据上取得足够高的正确率。而对于 tree-enseble 来说，我们解决这一问题的方法是通过训练更多的 “弱弱” 的 tree. 所以，这两类模型都可以把 training error 做的足够低，也就是说模型的表达能力都是足够的。但是这样就完事了吗？没有，我们还需要让我们的模型的 vc-dimension 低一些。而这里，重点来了。在 tree-ensemble 模型中，通过加 tree 的方式，对于模型的 vc-dimension 的改变是比较小的。而在 LR 中，初始的维数设定，或者说特征的高次转换对于 vc-dimension 的影响都是更大的。换句话说，tree-ensemble 总是用一些 “弱弱” 的树联合起来去逼近 “上帝函数”，一次一小步，总能拟合的比较好。而对于 LR 这样的模型，我们很难去猜到这个“上帝函数”到底长什么样子（到底是2次函数还是3次函数？上帝函数如果是介于2次和3次之间怎么办呢？）。所以，一不小心我们设定的多项式维数高了，模型就 “刹不住车了”。俗话说的好，步子大了，总会扯着蛋。这也就是我们之前说的，tree-ensemble 模型的可控性更好，也即更不容易 overfit.
（2）站在数据的角度
除了理论模型之外, 实际的数据也对我们的算法最终能取得好的效果息息相关。kaggle 比赛选择的都是真实世界中的问题。所以数据多多少少都是有噪音的。而基于树的算法通常抗噪能力更强。比如在树模型中，我们很容易对缺失值进行处理。除此之外，基于树的模型对于 categorical feature 也更加友好。
除了数据噪音之外，feature 的多样性也是 tree-ensemble 模型能够取得更好效果的原因之一。通常在一个kaggle任务中，我们可能有年龄特征，收入特征，性别特征等等从不同 channel 获得的特征。而特征的多样性也正是为什么工业界很少去使用 svm 的一个重要原因之一，因为 svm 本质上是属于一个几何模型，这个模型需要去定义 instance 之间的 kernel 或者 similarity （对于linear svm 来说，这个similarity 就是内积）。这其实和我们在之前说过的问题是相似的，我们无法预先设定一个很好的similarity。这样的数学模型使得 svm 更适合去处理 “同性质”的特征，例如图像特征提取中的 lbp 。而从不同 channel 中来的 feature 则更适合 tree-based model, 这些模型对数据的 distributation 通常并不敏感。
（3）站在系统实现的角度
除了有合适的模型和数据，一个良好的机器学习系统实现往往也是算法最终能否取得好的效果的关键。一个好的机器学习系统实现应该具备以下特征：
1. 正确高效的实现某种模型。我真的见过有些机器学习的库实现某种算法是错误的。而高效的实现意味着可以快速验证不同的模型和参数。
2. 系统具有灵活、深度的定制功能。
3. 系统简单易用。
4. 系统具有可扩展性, 可以从容处理更大的数据。
到目前为止，xgboost 是我发现的唯一一个能够很好的满足上述所有要求的 machine learning package. 在此感谢青年才俊 陈天奇。
在效率方面，xgboost 高效的 c++ 实现能够通常能够比其它机器学习库更快的完成训练任务。
在灵活性方面，xgboost 可以深度定制每一个子分类器，并且可以灵活的选择 loss function（logistic，linear，softmax 等等）。除此之外，xgboost还提供了一系列在机器学习比赛中十分有用的功能，例如 early-stop， cv 等等
在易用性方面，xgboost 提供了各种语言的封装，使得不同语言的用户都可以使用这个优秀的系统。
最后，在可扩展性方面，xgboost 提供了分布式训练（底层采用 rabit 接口），并且其分布式版本可以跑在各种平台之上，例如 mpi, yarn, spark 等等。
有了这么多优秀的特性，自然这个系统会吸引更多的人去使用它来参加 kaggle 比赛。
综上所述，理论模型，实际的数据，良好的系统实现，都是使得 tree-ensemble 在实际的 kaggle 比赛中“屡战屡胜”的原因。
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