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梯度提升树算法实现

于 2020-12-11 发布
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代码说明:

提升方法是将弱学习算法提升为强学习算法的统计学习方法。在分类学习中,提升方法通过反复修改训练数据的权值分布,构建一系列的基本分类器(弱分类器),并将这些基本分类器线性组合,构成强分类器。提升树是建立在决策树上的一种提升方法。针对回归、分类问题,它采用的损失函数不同。对于回归问题,通常使用平方误差损失函数;而对于分类问题,通常使用指数损失函数。代表性的方法主要有AdaBoost算法以及梯度提升树算法(GBDT)。

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