随机森林RF、XGBoost、GBDT和LightGBM的原理和区别
目录 1、基本知识点介绍 2、各个算法原理 2.1 随机森林 -- RandomForest 2.2 XGBoost算法 2.3 GBDT算法（Gradient Boosting Decision Tree） 2.4 ...
原文：随机森林，GBDT，XGBoost的对比
随机森林 RF RandomForest 随机森林的集成学习方法是bagging，但是和bagging 不同的是bagging只使用bootstrap有放回的采样样本，但随机森林即随机采样样本，也随机选择特征，因此防止过拟合能力更强，降低方差。 使用的融合方法：bagging 一种集成学习算法，基于bootstrap sampling 自助采样法，重复性有放回的随机采用部分样本进行训练最后再将结果 ...
2017-05-24 19:16 0 6436 推荐指数：
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