樹模型https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9324684.html
殘差模型,貪心算法,樹的分裂類似決策樹(信息增益,熵)
缺點:樹表達的是離散的,比較難表達連續(xù)型的
lr仲墨,xgboost作為baseline比較合適
bagging vs boosting?https://www.cnblogs.com/earendil/p/8872001.html
boost:使用欠擬合的弱分類器,組合揍障,
bagging:使用過擬合的弱分類器組合目养,隨機森林
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殘差模型,貪心算法,樹的分裂類似決策樹(信息增益,熵)
缺點:樹表達的是離散的,比較難表達連續(xù)型的
lr仲墨,xgboost作為baseline比較合適
bagging vs boosting?https://www.cnblogs.com/earendil/p/8872001.html
boost:使用欠擬合的弱分類器,組合揍障,
bagging:使用過擬合的弱分類器組合目养,隨機森林