機器學習模型-GBDT

梯度提高隨機樹GBDT 1.基本概念app GBDT是一種基於集成思想的決策樹模型，本質是基於殘差學習。函數 特色在於：可處理各類類型的數據；有着較高的準確率；對異常值的魯棒性強；不能並行訓練數據學習 2.GBDT訓練過程編碼 GBDT採用加法模型，經過不斷減少訓練過程產生的殘差，以此對數據進行迴歸或分類。GBDT進行多輪迭代，每輪迭代產生一個弱分類器CART迴歸樹，該分類器是在上一輪分類器的殘差

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