gbdt總結(jié)(存儲版)
【正文】 ation（每次迭代給出的誤差和損失）來檢查驗證曲線以調(diào)整迭代次數(shù)。② numIterations：為樹的數(shù)量。但針對一般損失函數(shù)而言，往往每一步優(yōu)化并不容易。（盡管GBTs調(diào)整后也可用于分類，但不代表GBTs是分類樹） ⑤ 對于最終的輸出結(jié)果而言，隨機森林采用多數(shù)投票等；而GBDT則是將所有結(jié)果累加起來，或者加權(quán)累加起來。GBTs目錄1. GBTs與隨機森林的比較2. GBTs的介紹 GBTs的簡單介紹 GBTs算法 損失函數(shù)3. 示例 回歸 分類1. GBTs與隨機森林的比較GBTs和隨機森林都是對決策樹的集成學習算法。 ④ 組成隨機森林的樹可以是分類樹，也可以是回歸樹；而GBTs只由回歸樹組成?！?算法（回歸問題的提升樹算法）輸入：訓練數(shù)據(jù)集輸出：提升樹（1） 初始化（2） 對 （a）計算殘
黨政相關(guān)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1