随机森林和GBDT
本文由网上多篇博客拼凑而成。 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地 ...
原文：随机森林与GBDT
Bagging策略 .总样本数量是n个，从样本中重采样 有放回的 选出n个样本 ，会有约 . 的样本不会被抽到 .在所有属性上对这n个样本建立分类器 比如决策树，svm，lr .重复步骤 和 m次，建立了m个分类器 .将数据放在这m个分类器上，根据这m个分类器的投票结果决定数据属于哪一类 随机森林 在Bagging基础上做了改进 .从样本中重采样 有放回的 选出n个样本，与bagging相同 .从 ...
2017-03-01 21:30 0 2832 推荐指数：
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