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GBDT、XGBoost、Random Forest、Lig

[问答题]
GBDT、XGBoost、Random Forest、LightGBM分别是什么？它们的原理和区别是什么？
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爱吃香菜的杰克是我的神头像 爱吃香菜的杰克是我的神
BAGGING 是并行多个模型独立训练，结果投票获得，BOOSTING 串行 多个模型依次训练，后续模型修正前序模型的错误。
发表于 2025-10-14 19:52:46 回复(0)
Raymond_030927头像 Raymond_030927
RF 属于bagging ,通过投票或者回归平均降低方差以减少过拟合； XGBoost，lightGBM属于boosting,通过修复上一轮样本带来的错误，降低残差减少欠拟合
发表于 2026-03-14 02:39:52 回复(0)
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问题信息

来自：2025年-华为-AI...
难度：
2条回答 454浏览

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