GBDT,XGboost,Lightgbm,Catboost总结
mark一下，感谢作者分享！ 一、DBDT 分裂 GBDT使用的决策树就是CART回归树，无论是处理回归问题还是二分类以及多分类，GBDT使用的决策树自始至终都是CART回归树。 对于回归树算法来说最主要的是寻找最佳的划分点，那么回归树中的可划分点包含了所有特征的所有可取的值。在分类树中最佳划分点的判别标准是熵或者基尼系数，都是用纯度来衡量的，但是在回归树中的样本标签也是连续数值，所以再使用熵
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