聊聊XGBoost CatBoost LightGBM RF GBDT
树增强在机器学习算法中广泛应用。陈天奇提出了XGBoost，它是一种分布式机器学习系统，该系统能够纵向扩展树增强算法。XGBoost主要优势在于快速的并行构建树，并且同时具有容错性。XGBoost在单节点可以处理上千万的样本，通过分布式计算可以处理超过十亿级别的样本。 XGBoost的主要贡献在于 提出了一种基于块数据的方式来加速树的构建，同时利用内存和外部存储； 提出了一种树搜索的分布式近似算法
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