xgboost原理，怎么防止過擬合。隨機森林，GBDT,Xgoost的區別，bagging和boosting
一、bagging和boosting的區別 參考：https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4690486.html Bagging和Boosting都是將已有的分類或回歸算法通過一定方式組合起來，形成一個性能更加強大的分類器，更准確的說這是一種分類算法的組裝方法 ...
原文：XGBOOST/GBDT，RandomForest/Bagging的比較
原創文章：http: blog.csdn.net qccc dm article details 首先XGBOOST,GBDT,RF都是集成算法，RF是Bagging的變體，與Bagging相比，RF加入了屬性擾動，而XGBOOST,GBDT屬於boosting. 一 RandomForest 與 GBDT 的區別： 相同點： .都由很多棵樹組成 .最終的結果是由多棵樹一起決定的 不同點： .R ...
2017-07-25 16:27 1 2063 推薦指數：
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