GBDT输出形式理解
0.训练过程 "放大"错误样本,基学习器的个数==训练的迭代次数 1.输出形式 二分类: 每个基学习器输出one-hot向量(长度==num_leaves) one-hot to int prediction = num_boost_iteration个整数(每个整数是来自一个基学习器的输出) 思考: 1.多分类 || 回归 GBDT的树的输出还是one-hot吗？？ 2.第一个基学习器的特征的最
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