Boosting（提升方法）之GBDT
一、GBDT的通俗理解 提升方法采用的是加法模型和前向分步算法來解決分類和回歸問題，而以決策樹作為基函數的提升方法稱為提升樹（boosting tree）。GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)就是提升樹算法的一種，它使用的基學習器是CART（分類和回歸樹 ...
原文：boosting方法
概述 Boosting基本思想: 通過改變訓練數據的概率分布 訓練數據的權值分布 ，學習多個弱分類器，並將它們線性組合，構成強分類器。 Boosting算法要求基學習器能對特定的數據分布進行學習，這可通過 重賦權法 re weighting 實施。對無法接受帶權樣本的基學習算法，則可通過 重采樣法 re sampling 來處理。若采用 重采樣法 ，則可獲得 重啟動 機會以避免訓練過程過早停止。可 ...
2018-12-21 13:19 0 1074 推薦指數：
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