GBDT理解
一、提升樹 提升方法實際采用加法模型(即基函數的線性組合)與前向分布算法。以決策樹為基函數的提升方法稱為提升樹，boosting tree。對分類問題的決策樹是二叉分類樹，對回歸問題的決策樹是二叉 ...
原文：GBDT
核心 結合 易少缺過 最佳 步驟 一 決策樹分類 決策樹分為兩大類，分類樹和回歸樹 分類樹用於分類標簽值，如晴天 陰天 霧 雨 用戶性別 網頁是否是垃圾頁面 回歸樹用於預測實數值，如明天的溫度 用戶的年齡 兩者的區別： 分類樹的結果不能進行加減運算，晴天 晴天沒有實際意義 回歸樹的結果是預測一個數值，可以進行加減運算，例如 歲 歲 歲 GBDT中的決策樹是回歸樹，預測結果是一個數值，在點擊率預測方 ...
2018-08-01 09:52 0 757 推薦指數：
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