gbdt,先了解一下boosting思想再訓練弱分類器!
首先，我們來了解一下助推的思路。我們每次訓練單個弱分類器，都會在學習當前單個弱分類器之前，增加上次分類錯誤的數(shù)據(jù)的權(quán)重，這樣訓練出來的單個弱分類器會更加關(guān)注那些容易被錯誤分類的點，最后通過加權(quán)求和的方式組合成一個最終的學習器，gradentboosting是助推的一種，每次建立單個學習器，都是上一個模型的損失函數(shù)的梯度下降方向。GB和AdaBoost的區(qū)別在于Adaboost通過提高錯誤得分數(shù)據(jù)點的權(quán)重來定位模型的不足。1、GBDT算法的描述,不正確的是(GBDT算法的描述不正確。()a.決策樹Boost...
更新時間：2023-10-23標簽： 單個boosting器時分錯分類 全文閱讀