集成學習之GBDT、XGBOOST、RF
GBDT&&XGBOOST 都屬於GBM(GradientBoosting Machine)方法，傳統GBDT以CART(分類迴歸樹)作爲基分類器，利用損失函數的負梯度方向在當前模型的值作爲殘差的近似值，可以說在RF的基礎上又有進一步提升，能靈活的處理各種類型的數據，在相對較小的調參時間下，預測的準確度較高。 XGBOOST基學習器除了樹，還支持線性分類器；XGBOOST在代價函數中加入了正則項，
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