GBDT理解
一、提升树 提升方法实际采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分布算法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树，boosting tree。对分类问题的决策树是二叉分类树，对回归问题的决策树是二叉 ...
原文：GBDT
核心 结合 易少缺过 最佳 步骤 一 决策树分类 决策树分为两大类，分类树和回归树 分类树用于分类标签值，如晴天 阴天 雾 雨 用户性别 网页是否是垃圾页面 回归树用于预测实数值，如明天的温度 用户的年龄 两者的区别： 分类树的结果不能进行加减运算，晴天 晴天没有实际意义 回归树的结果是预测一个数值，可以进行加减运算，例如 岁 岁 岁 GBDT中的决策树是回归树，预测结果是一个数值，在点击率预测方 ...
2018-08-01 09:52 0 757 推荐指数：
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GBDT,Adaboosting概念区分 GBDT与xgboost区别
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