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機器學習模型——xgboost筆記
時間 2021-01-12
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1概述 xgboost是GBM(Gradient Boosting Machine)的一個優化版本,結合樹模型的結構特點,使用函數空間的梯度下降,實現優化損失函數的集成模型; 1.1 主要優點 可以處理迴歸及分類問題(覆蓋機器學習有監督學習的主要問題) 基於決策樹模型,具有決策樹的所有優點如計算簡單,易於理解,可解釋性強;比較適合處理有缺失屬性的樣本; 可以自定義損失函數更爲靈活 包含正則項,可以
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