隨機森林，GBDT，XGBoost的對比
隨機森林，GBDT，XGBoost的對比 隨機森林 RF RandomForest 隨機森林的集成學習方法是bagging ，但是和bagging 不同的是bagging只使用bootstrap有放回的採樣樣本，但隨機森林即隨機採樣樣本，也隨機選擇特徵，因此防止過擬合能力更強，降低方差。 使用的融合方法：bagging 一種集成學習算法，基於bootstrap sampling 自助採樣法，重
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