机器学习sklearn之集成学习（二）

GBDT概述 GBDT算法在实际应用中深受大众的喜爱，不同于Adaboost（利用前一轮弱学习器的误差率来更新训练集的误差权重），GBDT采用的是前向分步算法，但是弱学习器则限定了CART决策树模型。 GBDT的通俗理解是：假如一所房屋的价格是100万，我们先用80万去拟合，发现损失20万，这时我们用15万去拟合发现损失5万，接着我们使用4万去拟合返现损失1万，这样一直迭代下去，使得损失误差一直减

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