【數據挖掘】GBDT，XGBoost

小白學數據，只爲記錄學習進程，對每個問題有新的理解會及時更正。 兩個模型都是基於Boosting的思想，採用串聯的方法來提升預測的精度 一、GBDT GBDT採用的弱學習器是CART迴歸決策樹，所以，首先學習一下CART迴歸決策樹的知識 假設有 N 個樣本，每個樣本有 J 個屬性 1.對每個樣本的y值進行從小到大的排序，然後取相鄰兩個值的均值作爲分割點 2.計算分割後，左右兩個葉子的誤差之和： 其

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