机器学习 | 详解GBDT在分类场景中的应用原理与公式推导

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第31篇文章，我们一起继续来聊聊GBDT模型。 在上一篇文章当中，我们学习了GBDT这个模型在回归问题当中的原理。GBDT最大的特点就是对于损失函数的降低不是通过调整模型当中已有的参数实现的，若是通过训练新的CART决策树来逼近的。也就是说是通过增加参数而不是调整参数来逼近损失函数最低点。 如果对于这部分不是很理解的话

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