机器学习（五）集成算法（三）GBDT与Adaboost与Xgboost与LightGBM
集成算法（三） 梯度提升树 简介： 基本思想：积跬步以至千里，每次学习一点。先用一个初始值来学习一棵决策树，叶子处可以得到预测的值，以及预测之后的残差，然后后面的决策树就是要基于前面决策树的残差来学习，直到预测值和真实值的残差为0。最后对于测试样本的预测值，就是前面许多棵决策树预测值的累加。 GBDT的思想可以用一个通俗的例子解释，假如有个人30岁，我们首先用20岁去拟合，发现损失有10岁，这时我
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