2020年12月25日
【机器学习】集成学习AdaBoost、GBDT、XGboost、LightGBM、RF算法的对比分析
摘要： 一. boosting算法简介 boosting算法是集成学习算法的一种，主要目标为将弱学习器“提升”为强学习器。个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成。 大部分Boosting算法都是根据前一个学习器的训练效果对样本点的权重进行调整，提高前一轮中学习误差率高的训练样本点的权重，使得误差率高的样 阅读全文
posted @ 2020-12-25 11:29 亚北薯条 阅读(940) 评论(0) 推荐(0) 编辑