簡單看了一下sklearn中的gbdt原始碼
在這裡記錄一下，目前來說還不能把gbdt的所有理論都搞清楚
sklearn有兩個類似於gbdt的實現
gradientboostingclassifier
gradientboostingregressor
這兩個類其實區別只在於mixin上，下面是類繼承關係
gradientboostingregressor繼承了
basegradientboosting
regressormixin
gradientboostingclassifier繼承了
basegradientboosting
classifiermixin
classifiermixin和rgressormixin的區別：
classifiermixin使用的是準確率來計算誤差
而回歸的是使用r_square來計算誤差
實際上這兩個模型的差距是很小的，就是計算一下擬合度
訓練的過程會先設定一些引數
設定n_estimators是要訓練的分類器資料
如果損失函式是loss的話，那麼就比較簡單了
每次訓練弱分類器都會根據上一次的結果來
上次生成的y - y_pred會作為新的y傳進去
這樣來訓練直到n_estimators足夠
不過在predict結果的時候有點看不懂**
後面看了再補充
sklearn中gbdt原始碼解讀筆記
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