Boosting 集成算法中Adaboost、GBDT与XGBoost的区别
Boosting 集成算法中Adaboost、GBDT与XGBoost的区别 所谓集成学习，是指构建多个分类器（弱分类器）对数据集进行预测，然后用某种策略将多个分类器预测的结果集成起来，作为最终预测结果。通俗比喻就是“三个臭皮匠赛过诸葛亮”，或一个公司董事会上的各董事投票决策，它要求每个弱分类器具备一定的“准确性”，分类器之间具备“差异性”。 集成学习根据各个弱分类器之间有无依赖关系，分为Boos
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