樹模型之Bagging總結
Bagging vs. Boosting Bagging和Boosting是樹模型集成的兩種典型方式。Bagging集成隨機挑選樣本和特征訓練不同樹，每棵樹盡可能深，達到最高的精度。依靠小偏差收斂到理想的准確率。Boosting算法注重迭代構建一系列分類器, 每次分類都將上一次分錯的樣本的權重 ...
原文：樹模型
首先，在了解樹模型之前，自然想到樹模型和線性模型有什么區別呢 其中最重要的是，樹形模型是一個一個特征進行處理，之前線性模型是所有特征給予權重相加得到一個新的值。決策樹與邏輯回歸的分類區別也在於此，邏輯回歸是將所有特征變換為概率后，通過大於某一概率閾值的划分為一類，小於某一概率閾值的為另一類 而決策樹是對每一個特征做一個划分。另外邏輯回歸只能找到線性分割 輸入特征x與logit之間是線性的，除非對x ...
2019-06-27 19:25 0 1660 推薦指數：
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