决策树和gbdt的区别,决策树是分类还是聚类

决策树和gbdt的区别,决策树是分类还是聚类

GBDT（GradientBoostingDecisionTree），全称GradientBoostingDecisionTree，是一种迭代决策树算法，也称为MART（MultipleAdditiveRegressionTree）。它构造一组弱学习器（树）和多重决策梯度提升树；使用二阶导数，使损失函数更准确地表达和计算；支持分类、回归、排序等问题s;强大的正则化

ˇ▂ˇ 分支缩减CART算法（sklearn决策树的api已经实现，参考下面其他随机森林调优栗子）RandomForest4.GBDT和randomforest的区别（1）GBDT=决策树+AdaBoost综合学习。 GBDT通过基梯度（GBDT）来提升决策树1.梯度提升树（GBDT）是Boosting算法的扩展版本。在原始的Boosting树中，损失函数为平方损失和指数损失。当损失函数为一般函数（如绝对值损失、HuberLetterofLoss）时

GBDT和XGBoost（决策树、随机森林、Boosting、Adaboot）之间有什么区别？ 集成学习的整合对象是学习者。 Bagging和Boosting属于两种类型的集成学习方法。 bagging方法与随机森林放回抽样最本质的区别在于，GBDT中的每棵树都会学习到前几棵树的结论之和的残差。残差是指真实值减去预测值。 详细：1：随机森林结合了多个决策树的结果

集成算法的思想是单一的决策树过于简单。我们可以通过bagging、boosting等思想引入更多的决策树（甚至引入其他类型的机器学习算法，如vm等），使模型更加鲁棒。 。 2.1Bagging（在CART决策树中，采用基尼指数作为衡量标准。基尼系数（与基尼指数不同）的直观理解是从集合中随机选择两个样本。如果样本集合越纯，则得到不同样本的概率越小。这个概率反映了

GBD与传统的Boosting有很大不同，GBDTi的每次计算都会减少前一次的残差。为了消除残差，我们可以在残差减少的梯度方向建立模型，所以，在GradientBoost中，每个新模型的决策树，CART和GBDTGBDT都是boosting方法。basicide是将多个弱模型组合成一个强模型，目标是每个弱模型模型适合历史弱模型的残余。 不同之处。 GBD也是一种树方法，可以