集成学习之GBDT、XGBOOST、RF
GBDT&&XGBOOST 都属于GBM(GradientBoosting Machine)方法，传统GBDT以CART(分类回归树)作为基分类器，利用损失函数的负梯度方向在当前模型的值作为残差的近似值，可以说在RF的基础上又有进一步提升，能灵活的处理各种类型的数据，在相对较小的调参时间下，预测的准确度较高。 XGBOOST基学习器除了树，还支持线性分类器；XGBOOST在代价函数中加入了正则项，
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