为什么GBDT只能由回归树组成？

看GBDT和Random Forest的时候发现RF可以由分类树或回归树组成，而GBDT只能由回归树组成，为什么呢？#笔试题目#
全部评论
因为GBDT是加法模型，所以要用回归模型做基模型，分类模型的结果加减没意义。
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发布于 2019-09-04 15:38
boosting需要连续值
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发布于 2019-09-04 12:37
gbdt每棵树是预测上一棵树的残差，如果是分类树，分类结果残差没有意义啊
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发布于 2019-09-04 13:16
连续值啊。回归树和决策树的区别
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发布于 2019-09-04 21:47
残差吧，类别相减没有意义
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发布于 2019-09-04 18:49
参考楼上几位
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发布于 2019-09-04 15:44
负梯度是个连续值
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发布于 2019-09-04 15:40
因为GBDT要算梯度拟合残差 只能连续值才能这么操作吧？（我是这么理解的....求纠正
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发布于 2019-09-04 13:11
残差怎么能用分类解决呢？
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发布于 2019-09-04 13:01
我拼多多面试被问到了这个！并且被问倒了
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发布于 2019-09-04 12:51
我面试时被问过，我想知道答案，不知道回答得对不对
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发布于 2019-09-04 12:51
原理上也可以用分类树的，参考adaboost，不过现在实际用的都是回归树
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发布于 2019-09-04 12:41
也是gbdt
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发布于 2019-09-04 12:37
可以用回归树做二分类，如xgboost
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发布于 2019-09-04 12:36

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