xgboost和GBDT对比;xgboost和lightGbm
发布时间:2020-12-14 05:35:37 所属栏目:百科 来源:网络整理
导读:GBDT VS XGBOOST 1. 传统GBDT以CART作为基分类器,特指梯度提升决策树算法,而XGBoost还支持线性分类器(gblinear),这个时候XGBoost就相当于带L1正则和L2正则项的 logistics回归(分类问题)或者线性回归(回归问题) ?2. 传统的GBDT只用到一阶导数信息,x
GBDT VS XGBOOST 1. 传统GBDT以CART作为基分类器,特指梯度提升决策树算法,而XGBoost还支持线性分类器(gblinear),这个时候XGBoost就相当于带L1正则和L2正则项的 logistics回归(分类问题)或者线性回归(回归问题) ?
下列关于分类器的说法中不正确的是()
正确答案: C ??你的答案: D (错误)SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面,属于结构风险最小化 Naive Bayes是一种特殊的Bayes分类器,其一个假定是每个变量相互独立。 Xgboost是一种优秀的集成算法,其优点包括速度快、对异常值不敏感、支持自定义损失函数等等 随机森林中列采样的过程保证了随机性,所以就算不剪枝,也不容易出现过拟合。
GBDT核心在于每一棵树学的是之前所有树的结论和的残差,残差是一个加预测值后能得到真实值得累加量,xgboost和GBDT差不多,不过还支持线性分类器
xgboost可以自定损失函数,速度很快,但是对异常值很敏感
(编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |