数据挖掘面试题之gbdt

 1、梯度提升树GBDT回归 GBDT 模型 对 数据 类 型不做任何限制，既可以是 连续 的数 值 型，也可以是离散的字符型 （但在 Python 的落地 过 程中，需要将字符型 变 量做数 值 化 处 理或 哑变 量 处 理）。相 对 于 SVM 模型 来 说 ， 较 少参数的 GBDT 具有更高的准确率和更少的运算 时间 ， GBDT 模型在面 对 异常数据 时 具有更 强 的 稳 定性。由

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