GBDT、Xgboost、RF的区别

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随机森林RF、GBDT、XGBoost的区别 1. 随机森林 1.1 定义 RF是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的集成分类器，其输出类别由各个树投票而定(回归树取平均)。 1.2 生成过程 假设样本总数为n，特征数为a。 1. 从原始样本中采用有放回抽样(bagginhg)的方法选取n个抽样。 2. 对n个样本选取a个特征重的随机k个，用于建立决策树的方法，获得最佳分割点。 3. 重复m次，获得m个决策树。 4. 对输入样例进行预测时，每个子树都产生一个结果，采用多数投票机制输出。 1.3 优点 1. 实现简单，训练速度 阅读详情

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从RF到Xgboost —— 知识点总结 文章目录模型融合BaggingBoosting References: 1.https://www.cnblogs.com/earendil/p/8872001.html 2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/148050748 模型融合 Bagging Boosting 阅读详情

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