GBDT和XGBoost的區別

  GBDT利用損失函數的負梯度作爲殘差的近似值。 2. 如何評估特徵的權重大小？ 答：a. 通過計算每個特徵在訓練集下的信息增益，最後計算每個特徵信息增益與所有特徵信息增益之和的比例爲權重值。 b. 借鑑投票機制。用相同的gbdt參數對w每個特徵訓練出一個模型，然後在該模型下計算每個特徵正確分類的個數，最後計算每個特徵正確分類的個數與所有正確分類個數之和的比例爲權重值。   xgboost是bo

>>阅读原文<<