梯度提升决策树(GBDT）
1.提升树 以决策树为基函数的提升方法称为提升树。决策树可以分为分类树和回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型。 针对不同的问题的提升术算法的主要区别就是损失函数的不同，对于回归问题我们选用平方损失函数，对于分类问题，我们使用指数 ...
原文：GBDT：梯度提升决策树
http: www.jianshu.com p a e ac 综述 GBDT Gradient Boosting Decision Tree 又叫 MART Multiple Additive Regression Tree ，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。 GBDT中的树是回归树 不是分类树 ...
2017-10-01 21:16 0 1713 推荐指数：
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