标签:集成 bagging 由弱 分类器 gbdt 方法 决策树
(原创)
本文讨论决策树的集成方法,主要思想有两种
1.bagging ,以随机森林为代表
构建独立的树,然后加权平均的思想
2.boosting ,以adaboost,gbdt为代表
由弱分类器,组成强分类器,他与bagging的显著不同是减少偏差而不是方差
标签:集成,bagging,由弱,分类器,gbdt,方法,决策树 来源: https://www.cnblogs.com/randomstring/p/15707330.html
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