GBDT和XGBoost的区别

  GBDT利用损失函数的负梯度作为残差的近似值。 2. 如何评估特征的权重大小？ 答：a. 通过计算每个特征在训练集下的信息增益，最后计算每个特征信息增益与所有特征信息增益之和的比例为权重值。 b. 借鉴投票机制。用相同的gbdt参数对w每个特征训练出一个模型，然后在该模型下计算每个特征正确分类的个数，最后计算每个特征正确分类的个数与所有正确分类个数之和的比例为权重值。   xgboost是bo

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