lr和gbdt的区别 LR和GBDT的区别 ---孟凡赛
LR和GDBT区别 •LR可以很好的利用正则化解决稀疏性问题,尤其特征维数非常大,大到千亿级别。 GBDT基于集成学习中的boosting思想,每次迭代都在减少残差的梯度方向新建立一 颗决策树,迭代多少次就会生成多少颗决策树,所以在处理高维矩阵时运算效率相 对偏低。
RF也是多棵树,但从效果上有实践证明不如GBDT。且GBDT前面的树,特征分裂主要体现对多数样本有区分度的特征;后面的树,主要体现的是经过前N颗树,残差仍然较大的少数样本。优先选用在整体上有区分度的特征,再选用针对少数样本有区分度的特征,思路更加合理,这应该也是用GBDT的原因。 可以用FM吗? 使用FM算法代替LR,可...
第四范式的LR和GBDT 和 开源的有什么区别 只看楼主收藏回复 一生一世爱小拉 中级粉丝 2 送TA礼物 1楼2019-02-17 18:12回复 wsggb123 初级粉丝 1 老姐在这家? 来自iPhone客户端2楼2019-02-22 12:30 回复 登录百度账号 下次自动登录 忘记密码? 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频...
有监督学习和无监督学习的区别 有监督学习:对具有标记的训练样本进行学习,以尽可能对训练样本集外的数据进行分类预测。(LR,SVM,BP,RF,GBDT) 无监督学习:对未标记的样本进行训练学习,比发现这些样本中的结构知识。(KMeans,DL) 相关知识点: 试题来源: 解析 如果Feature的数量很大,跟样本数量差不多,这时候选用...
二分类，就是说把数据分成2类，要么A，要么B。。。算法结果上，会计算出一个打分，比如这个模型认为这个数据的最终分数是0.6，如果你把A类的阈值定在0.5，那么这个数据它就是A类。。。