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随机森林,GBDT,XGBoost的对比
时间 2021-01-13
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随机森林,GBDT,XGBoost的对比 随机森林 RF RandomForest 随机森林的集成学习方法是bagging ,但是和bagging 不同的是bagging只使用bootstrap有放回的采样样本,但随机森林即随机采样样本,也随机选择特征,因此防止过拟合能力更强,降低方差。 使用的融合方法:bagging 一种集成学习算法,基于bootstrap sampling 自助采样法,重
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