Python机器学习笔记：XgBoost算法
前言 1，Xgboost简介 Xgboost是Boosting算法的其中一种，Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起，形成一个强分类器。因为Xgboost是一种提升树模型，所以它是将许多树模型集成在一起，形成一个很强的分类器。而所用到的树模型则是CART回归树模型 ...
原文：[ML学习笔记] XGBoost算法
ML学习笔记 XGBoost算法 回归树 决策树可用于分类和回归，分类的结果是离散值 类别 ，回归的结果是连续值 数值 ，但本质都是特征 feature 到结果 标签 label 之间的映射。 这时候就没法用信息增益 信息增益率 基尼系数来判定树的节点分裂了，那么回归树采用新的方式是预测误差，常用的有均方误差 对数误差等 损失函数 。而且节点不再是类别，而是数值 预测值 ，划分到叶子后的节点预测 ...
2018-10-24 10:11 1 767 推荐指数：
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