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GBDT:梯度提升决策树

综述  GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。  GBDT中的树是回归树(不是分类树),GBDT用来做回归预测,调整后也可以用于分类。  GBDT的思想使其具有天然优势可以发现多种有区分性的特征以及特征组合。业界中,Facebook使用其来自动发现有效的特征、特征组合,来作为LR模型中的特征,以提高 CTR预估(Click-Through Rate Prediction)的准确性(详见参考文献5、6);GBDT在淘宝的搜索及预测业务上也发挥了重要作用(详见
发布时间:2017-09-07 | 类别:未分组 | 阅读:6562 | 评论:0 | 标签:gbdt

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