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2021年4月16日
sklearn GBDT 参数
摘要: AdaBoost训练弱分类器关注的是那些被分错的样本,AdaBoost每一次训练都是为了减少错误分类的样本。而GBDT训练弱分类器关注的是残差,也就是上一个弱分类器的表现与完美答案之间的差距,GBDT每一次训练分类器,都是为了减少这个差距。 GBDT的原理就是所有弱分类器的结果相加等于预测值,然后下
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posted @ 2021-04-16 21:35 LLLLgR
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