GBDT與RF的區別

簡單的說：算法 首先，GBDT和RF都是集成方法中的經典模型，咱們須要弄清楚下面幾個問題：  一、GBDT是採用boosing方法，RF採用的是baggging方法  二、bias和variance是解釋模型泛化性能的，其實還有噪聲bootstrap 而後，理解GBDT和RF執行原理，其中GBDT中的核心是經過用分類器（如CART、RF）擬合損失函數梯度，而損失函數的定義就決定了在子區域內各個步長

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