利用GBDT模型構造新特征
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原文：GBDT基本理論及利用GBDT組合特征的具體方法（收集的資料）
最近兩天在學習GBDT，看了一些資料，了解到GBDT由很多回歸樹構成，每一棵新回歸樹都是建立在上一棵回歸樹的損失函數梯度降低的方向。 以下為自己的理解，以及收集到的覺着特別好的學習資料。 GBDT可用於回歸任務和分類任務。 GBDT做回歸任務時，每一棵子樹的構建過程與cart回歸樹的建立過程相同，使用最小化均方誤差來選擇最優划分的特征，不同點是GBDT子樹的根節點數據為前一棵子樹所有樣本真實值與其 ...
2016-10-31 14:16 0 3465 推薦指數：
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