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20240329-2-树模型集成学习TreeEmbedding
树模型集成学习 集成学习主要有两个思想,分别是bagging和boosting。树模型的集成模型都是使用树作为基模型,最常用的cart树,常见的集成模型有RandomForest、GBDT、Xgboost、Lightgbm、Catboost。 概要介绍 RandomForest 随机森林(Random Forest,RF)是Bagging的一个扩展变体。RF在以决策树为基学习器构建Bagg
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