统计学习方法--提升树模型（Boosting Tree）与梯度提升树（GBDT）
1、主要内容 介绍提升树模型以及梯度提升树的算法流程 2、Boosting Tree 提升树模型采用加法模型（基函数的线性组合）与前向分步算法，同时基函数采用决策树算法，对待分类问题采用二叉分类树，对于回归问题采用二叉回归树。提升树模型可以看作是决策树的加法模型 ...
原文：Boosting（提升方法）之GBDT
一 GBDT的通俗理解 提升方法采用的是加法模型和前向分步算法来解决分类和回归问题，而以决策树作为基函数的提升方法称为提升树 boosting tree 。GBDT Gradient Boosting Decision Tree 就是提升树算法的一种，它使用的基学习器是CART 分类和回归树 ，且是CART中的回归树。 GBDT是一种迭代的决策树算法，通过多轮迭代，每轮学习都在上一轮训练的残差 用 ...
2019-04-06 14:52 0 529 推荐指数：
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