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：RF,GBDT,XGBoost,lightGBM的对比
转载地址：https: blog.csdn.net u article details RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习 Ensemble Learning ，集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性。根据基本学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即基本学习器之间存在强依赖关系 必须串行生成的序列化方法，以及基本学 ...
2018-08-01 12:05 0 1371 推荐指数：
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尊重原创 来源： https://blog.csdn.net/a790209714/article/details/78086867 XGBoost的四大改进: ①改进残差函数 不用Gini作为残差，用二阶泰勒展开+树的复杂度（正则项） 带来 ...