GBDT与RF的区别

简单的说:算法 首先,GBDT和RF都是集成方法中的经典模型,咱们须要弄清楚下面几个问题:  一、GBDT是采用boosing方法,RF采用的是baggging方法  二、bias和variance是解释模型泛化性能的,其实还有噪声bootstrap 而后,理解GBDT和RF执行原理,其中GBDT中的核心是经过用分类器(如CART、RF)拟合损失函数梯度,而损失函数的定义就决定了在子区域内各个步长
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