隨機森林RF、XGBoost、GBDT和LightGBM的原理和區別
目錄 1、基本知識點介紹 2、各個算法原理 2.1 隨機森林 -- RandomForest 2.2 XGBoost算法 2.3 GBDT算法（Gradient Boosting Decision Tree） 2.4 ...
原文：隨機森林，GBDT，XGBoost的對比
隨機森林 RF RandomForest 隨機森林的集成學習方法是bagging，但是和bagging 不同的是bagging只使用bootstrap有放回的采樣樣本，但隨機森林即隨機采樣樣本，也隨機選擇特征，因此防止過擬合能力更強，降低方差。 使用的融合方法：bagging 一種集成學習算法，基於bootstrap sampling 自助采樣法，重復性有放回的隨機采用部分樣本進行訓練最后再將結果 ...
2017-05-24 19:16 0 6436 推薦指數：
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RF,GBDT,XGBoost,lightGBM的對比
轉載地址：https://blog.csdn.net/u014248127/article/details/79015803 RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都屬於集成學習（Ensemble Learning），集成學習的目的是通過結合多個基學習器的預測結果來改善基本學習器的泛化 ...
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