boosting、bagging、GBDT等集成学习算法的简单比较
分类图： 备注：GBDT算法做分类问题时，损失函数如果是指数损失函数时，则算法原理与Adaboost算法相同。 分类图制作代码如下： from graphviz import Digraph fig=Digraph(comment='Ensemble learning') fig.node('a','Ensemble learning') fig.node('b','boosting',f
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