gbdt算法可以降维吗,处理高维数据的算法

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变维数约简和特征选择算法及其在近红外光谱分析中的应用[理论讲解和案例演示实战练习]1.主成分分析（PCA）的基本原理2.偏最小二乘法（PLS）的基本原理（PCA与PLS的区别与联系；此外还利用PCA算法对数据进行降维为了消除数据之间的冗余，PCA将处理后的数据输入到GBRT模型中，利用SSA算法寻找最优超参数来提高预测精度。使用多组老化实验数据进行验证。RMSE、MAPE和MAE分别为

降维算法降维是一种无监督学习，需要模型删除或组合对结果影响很小或没有影响的变量。 这通常与常用的降维相结合进行分类：线性判别分析，PCA。 图3-1Scikit-Learnal算法选择路径图图3-1表示Scikit-Learnal算法选择的简单路径。该路径图表示：蓝色圆圈

网易游戏主要在杭州和广州，算法岗位的面试经历完全可以用两个字来概括——细致、全面。 网易对基础内容的考察非常详细，面试官可能会问到该领域非常微妙的知识点，这个必须在面试前完成。事实上，GBDT也可以用于特征选择。重要的特征可以通过GBDT来选择。当特征很常见时，可以用于降维。 然后融合逻辑回归之类的模型进行训练。

AGBDT=GradientBoostingDecisionTree特别是当面对工业级海量数据时，普通GBDT算法无法满足其需求。 LightGB被错误提出的主要原因是为了解决海上GBD的问题。

1.GBDT算法GBDT(GradientBoostingDecisionTree)，全称是gradientboostingdecisiontree，是一种迭代决策树算法，也叫MART(MultipleAdditiveRegressionTree)，它构造了一组弱学习器(树)，这里值得注意的是，GBDT的决策树一般是二叉树，而通常是回归树(CART)。通过前面的介绍，我们可以知道回归模型不仅可以用来解决回归问题，还可以用来解决分类问题。 排序问题等，