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詳解提升樹模型(boosting tree)和梯度提升樹模型(GBDT)
時間 2020-12-29
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1、集成方法之Boosting Boosting方法是集成學習中重要的一種方法,在集成學習方法中最主要的兩種方法爲Bagging和Boosting,在Bagging中,通過對訓練樣本重新採樣的方法得到不同的訓練樣本集,在這些新的訓練樣本集上分別訓練學習器,最終合併每一個學習器的結果,作爲最終的學習結果,Bagging方法的具體過程如下圖所示: 在Bagging方法中,最重要的算法爲隨機森林Rand
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