GBDT，XGBoost和LightBoost对比

时间 2021-01-09

标签机器学习繁體版

原文原文链接

GBDT GBDT是集成学习的一种方式，它使用决策树作为基分类器，通过线性加和的模式将各个及分类器组合起来，形成一个比较强的分类模型。 XGBoost XGBoost在精度和性能方便都对GBDT做了改进。 XGBoost将损失函数通过泰勒展开式展开，从而引入了二阶函数信息，能够加快模型的收敛，提高模型的精度。在损失函数中加入了正则化，从而控制了模型的复杂度，减轻模型过拟合的风险。正则项中考虑到了

>>阅读原文<<

1. GBDT和Xgboost模型对比总结
2. GBDT、XGBoost、LightGBM比较
3. GBDT和XGBoost
4. 【回顾】GBDT、XGBoost、LightGBM原理及对比
5. 【干货】树算法对比：RF、GBDT、XGBoost
6. 随机森林，GBDT，XGBoost的对比
7. GBDT和Xgboost：原理、推导、比较
8. GBDT和XGboost介绍
9. XGBOOST GBDT
10. GBDT && XGBOOST
更多相关文章...
• Kotlin 类和对象 - Kotlin 教程
• Scala 类和对象 - Scala教程
• IntelliJ IDEA 代码格式化配置和快捷键
• 适用于PHP初学者的学习线路和建议