隨機森林與GBDT
定數據屬於哪一類 隨機森林--在Bagging基礎上做了改進 1.從樣本中重采樣（有放回的）選出n個樣 ...
原文：隨機森林和GBDT
本文由網上多篇博客拼湊而成。 決策樹這種算法有着很多良好的特性，比如說訓練時間復雜度較低，預測的過程比較快速，模型容易展示 容易將得到的決策樹做成圖片展示出來 等。但是同時，單決策樹又有一些不好的地方，比如說容易over fitting，雖然有一些方法，如剪枝可以減少這種情況，但是還是不夠的。 模型組合 比如說有Boosting，Bagging等 與決策樹相關的算法比較多，這些算法最終的結果是生成 ...
2017-07-06 10:25 2 1852 推薦指數：
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