GBDT梯度提升分类树原理

本文主要介绍GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)的实现原理。 算法 其中， F 0 F_0 F0​表示决策回归树的初始值。 损失函数为： ψ ( y , F ( x ) ) = − y l o g e ( p ) − ( 1 − y ) l o g e ( 1 − p ) \psi(y,F(x)) = -ylog_e(p) - (1-y)log_e(1-p)

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