1)相同點:都是由多棵樹組成,最終的結果都是由多棵樹一起決定。
2
)不同點:
隨機森林採用bagging,而gbdt採用boosting
組成隨機森林的樹可以分類樹也可以是回歸樹,而gbdt只由回歸樹組成
組成隨機森林的樹可以並行生成,而gbdt是序列生成
隨機森林的結果是多數表決表決的,而gbdt則是多棵樹累加之和
隨機森林對異常值不敏感,而gbdt對異常值比較敏感
隨機森林是減少模型的方差,而gbdt是減少模型的偏差
隨機森林不需要進行特徵歸一化。而gbdt則需要進行特徵歸一化
隨機森林對訓練集一視同仁,gbdt是基於權值的弱分類器的整合
隨機森林(RF)與GBDT的異同
相同點 好吧,其實相同點不太好說,如果非要說的話,那就是它們都是由多棵樹組成,最終結果由這多棵樹一起決定 其實中間的細節還是不一樣 1 都是由多棵樹組成 2 最終的結果都是由多棵樹一起決定 不同點 1 從整合學習來說,rf屬於的bagging 稍微有點改變,增加了列抽樣 而gbdt屬於boostin...
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