GBDT，XGBoost和LightBoost對比

時間 2021-01-09

標籤機器學習简体版

原文原文鏈接

GBDT GBDT是集成學習的一種方式，它使用決策樹作爲基分類器，通過線性加和的模式將各個及分類器組合起來，形成一個比較強的分類模型。 XGBoost XGBoost在精度和性能方便都對GBDT做了改進。 XGBoost將損失函數通過泰勒展開式展開，從而引入了二階函數信息，能夠加快模型的收斂，提高模型的精度。在損失函數中加入了正則化，從而控制了模型的複雜度，減輕模型過擬合的風險。正則項中考慮到了

>>阅读原文<<

1. GBDT和Xgboost模型對比總結
2. GBDT、XGBoost、LightGBM比較
3. GBDT和XGBoost
4. 【回顧】GBDT、XGBoost、LightGBM原理及對比
5. 【乾貨】樹算法對比：RF、GBDT、XGBoost
6. 隨機森林，GBDT，XGBoost的對比
7. GBDT和Xgboost：原理、推導、比較
8. GBDT和XGboost介紹
9. XGBOOST GBDT
10. GBDT && XGBOOST
更多相關文章...
• Kotlin 類和對象 - Kotlin 教程
• Scala 類和對象 - Scala教程
• IntelliJ IDEA 代碼格式化配置和快捷鍵
• 適用於PHP初學者的學習線路和建議

相關標籤/搜索

gbdt&xgboost

lightboost

gbdt&lightgbm&xgboost