GBDT,XGBoost和LightBoost对比

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
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