GBDT的每棵树是按顺序生成的,每棵树生成时都需要利用之前一棵树留下的信息(RF的树是并行生成的)。 GBDT中树的数目过多会引起过拟合(RF不会)。 构架树时,深度为1时通常效果很好(深度为1的决策树称为决策桩decision stumps)。 下图是两种算法的对比...
RF 和 GBDT 都是在决策树上进行改造或者集成完成的。 区别: 随机森林:决策树 + bagging = 随机森林 梯度提升树:决策树 + Boosting = GBDT 1. RF 原理 多个决策树同时建模,生成的结果,输出的结果是集体输出的众数决定的,随机森林可以通过收集很多树的子节点对各个类别投票,然后选择获得最多投票的类别作为判断结果。
RF对异常值不敏感，而GBDT对异常值比较敏感;RF和GBDT都是由多棵树组成，最终的结构都是由多棵树一起决定;RF的树可以并行生成，GBDT是串行生成
随机森林RF与GBDT之间的区别 相同点 都是由多棵树组成 最终的结果都是由多棵树一起决定 不同点 组成随机森林的树可以分类树也可以是回归树,而GBDT只由回归树组成 组成随机森林的树可以并行生成,而GBDT是串行生成 随机森林的结果是多数表决表决的,而GBDT则是多棵树累加之和 随机森林对异常值不敏感,而GBDT对异常...
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...
GBDT和RF的区别 RF随着树的增加不会过拟合 GBDT随着树的增加会过拟合 RF还会对特征进行random,例如特征的个数m=sqrt(原特征个数) RF的每个树都是随机选择m个样本(有放回的)和n个特征来进行构建
[TOC] 1、基本知识点介绍 RandomForest、XGBoost、GBDT和LightGBM都属于集成学习。 集成学习通过构建并结合多个分类器来完成学习任务,也称为多分类系统,集成学习的目的是通过结合多个机器学习分类器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性。 集成学习方法大致分为