Python機器學習筆記：XgBoost算法
前言 1，Xgboost簡介 Xgboost是Boosting算法的其中一種，Boosting算法的思想是將許多弱分類器集成在一起，形成一個強分類器。因為Xgboost是一種提升樹模型，所以它是將許多樹模型集成在一起，形成一個很強的分類器。而所用到的樹模型則是CART回歸樹模型 ...
原文：[ML學習筆記] XGBoost算法
ML學習筆記 XGBoost算法 回歸樹 決策樹可用於分類和回歸，分類的結果是離散值 類別 ，回歸的結果是連續值 數值 ，但本質都是特征 feature 到結果 標簽 label 之間的映射。 這時候就沒法用信息增益 信息增益率 基尼系數來判定樹的節點分裂了，那么回歸樹采用新的方式是預測誤差，常用的有均方誤差 對數誤差等 損失函數 。而且節點不再是類別，而是數值 預測值 ，划分到葉子后的節點預測 ...
2018-10-24 10:11 1 767 推薦指數：
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