AdaBoost、GBDT、RF、XGboost、lightGBM
AdaBoost 簡單介紹 AdaBoost是基於boosting的思想，通過多個弱分類器的線性組合來得到強分類器，訓練時重點關注被錯分的樣本，準確率高的弱分類器權重大。 更深一步的介紹 在訓練過程中，它不改變所給的訓練數據，而是不斷改變訓練數據權值的分佈，使得被誤分類的數據再後一輪的分類中受到更大的關注。 同時採用加權多數表決的方法，加大分類誤差率小的弱分類器的權值，使其在最後的表決
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