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關於樹的幾個ensemble模型的比較(GBDT、xgBoost、lightGBM、RF)
時間 2020-12-27
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決策樹的Boosting方法比較 原始的Boost算法是在算法開始的時候,爲每一個樣本賦上一個權重值,初始的時候,大家都是一樣重要的。在每一步訓練中得到的模型,會使得數據點的估計有對有錯,我們就在每一步結束後,增加分錯的點的權重,減少分對的點的權重,這樣使得某些點如果老是被分錯,那麼就會被「嚴重關注」,也就被賦上一個很高的權重。然後等進行了N次迭代(由用戶指定),將會得到N個簡單的分類器(basi
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