GBDT+lr特征工程模型化的开端
思想：facebook 利用GBDT进行特征筛选和组合，进而生成新的离散特征向量，把该特征向量当做LR模型的输入。
什么是GBDT模型：
GBDT基本结构是决策树组成的森林，作为集成模型，预测方式是把所有子树的结果加起来，学习方式是梯度提升。
当前子树学习的是：残差 = 目标拟合函数 - 已有森林预测结果
分类:
前深度学习时代
思想：facebook 利用GBDT进行特征筛选和组合，进而生成新的离散特征向量，把该特征向量当做LR模型的输入。
什么是GBDT模型：
GBDT基本结构是决策树组成的森林，作为集成模型，预测方式是把所有子树的结果加起来，学习方式是梯度提升。
当前子树学习的是：残差 = 目标拟合函数 - 已有森林预测结果
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2018-05-11 linux shell中输入制表符tab