面试总结-Xgboost的特点（与GBDT对比）
Xgboost是在GBDT上进行改进的模型，其主要的特点是做了下面的工作，对了树每次做分裂候选时，是使用的Gain增益，而不是普通的gini指数或者均方差，是一种优化过的误差计算.....： （1）将树模型的复杂度加入到正则项中，参与到损失函数，来避免过拟合问题。 （叶子打分就是预测值，分类问题是给的概率） （2）对损失函数进行了优化，优化成了
相关文章
- 1. GBDT和Xgboost模型对比总结
- 2. 面试问题总结----GBDT&LightGBM&Xgboost
- 3. GBDT，XGBoost和LightBoost对比
- 4. GBDT与XGboost小结
- 5. GBDT、RF、SVM、XGBoost面试要点整理
- 6. GBDT,XGboost,Lightgbm,Catboost总结
- 7. GBDT 以及 xgboost 总结一
- 8. 随机森林，GBDT，XGBoost的对比
- 9. GBDT、XGBoost、LightGBM比较
- 10. GBDT&GBRT与XGBoost
- 更多相关文章...
- • Rust 泛型与特性 - RUST 教程
- • PHP 面向对象 - PHP教程
- • 算法总结-双指针
- • 算法总结-回溯法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
