面試題目小結1（RF GBDT Xgb）
RF與GBDT的區別 1. 相同點： 都是基於樹模型的集成學習方法 最終的結果都是由多顆樹一起決定 2. 不同點： RF的基學習器可以是分類樹也可以是回歸樹，GBDT只由回歸樹組成 RF可以並行生成，GBDT只能串行 RF的結果為多數表決或者平均值 ...
原文：RF, GBDT, XGB區別
GBDT與XGB區別 . 傳統GBDT以CART作為基分類器，xgboost還支持線性分類器 gblinear ，這個時候xgboost相當於帶L 和L 正則化項的邏輯斯蒂回歸 分類問題 或者線性回歸 回歸問題 .傳統GBDT在優化時只用到一階導數信息，xgboost則對代價函數進行了二階泰勒展開，同時用到了一階和二階導數。順便提一下，xgboost工具支持自定義代價函數，只要函數可一階和二階求 ...
2018-03-11 22:01 0 8490 推薦指數：
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