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RSS订阅原创 3. 梯度提升决策树（GBDT）详解
一、提升树二、梯度下降三、梯度提升树（GBDT）附录：1.机器学习之梯度提升决策树(GBDT)_谓之小一的博客-CSDN博客_梯度提升决策树2.GBDT的原理、公式推导、Python实现、可视化和应用 - 知乎3. 《统计学习方法 第二版》.李航...
2022-05-23 22:04:07
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原创 1. 分类与回归树原理（CART）
1. 简介分类与回归树（Classification And Regression Tree），采用二分递归分割技术，将当前样本集划分成两个子集，即其结构为二叉树，每个内部节点均只有两个分支。左分支为特征值为True的样本集合，右分支为特征取值为False的样本集合。CART既可以处理连续型特征，也可以处理离散型特征，基于预测值的取值类型不同，可划分成回归树和分类树两种。预测值为连续型变量，则CART生成回归树。 预测值为离散型变量，则CART生成分类树。2...
2022-04-28 15:23:12
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空空如也
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