GBDT算法用于分类问题
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46445201 GBDT算法概述 GBDT是boosting算法的一种，按照boosting的思想，在GBDT算法的每一步，用一棵决策树去拟合当前学习器的残差，获得一个新的弱学习器。将这每一步的决策树组合起来，就得到了一个强 ...
原文：GBDT用于分类问题
一 简介 GBDT在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个 一：效果确实挺不错。 二：既可以用于分类也可以用于回归。 三：可以筛选特征。 这三点实在是太吸引人了，导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。 GBDT是通过采用加法模型 即基函数的线性组合 ，以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分 ...
2018-08-01 16:33 2 11444 推荐指数：
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