随机森林及GBDT

时间 2021-01-13

原文原文链接

随机性主要体现在两个方面：（1）训练每棵树时，从全部训练样本（样本数为N）中选取一个可能有重复的大小同样为N的数据集进行训练（即bootstrap取样）；（2）在每个节点，随机选取所有特征的一个子集，用来计算最佳分割方式。优点 1、在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势，表现良好 2、它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择 PS：特征子集是

>>阅读原文<<

1. 随机森林，xgboost, gbdt
2. bagging、boosting、随机森林、GBDT、xgboost
3. bagging、boosting，adaboost，随机森林和GBDT
4. GBDT和随机森林的区别
5. 随机森林，GBDT，XGBoost的对比
6. 随机森林
7. 随机森林 2
8. 94-随机森林
9. RandomForest随机森林
10. 随机森林随笔(二)
更多相关文章...
• SQL 主机 - SQL 教程
• 网站主机提供商 - 网站主机教程
• 漫谈MySQL的锁机制
• Flink 数据传输及反压详解