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[单选题]
下列哪一项符合GDBT的算法描述
  • 从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本, 在所有属性上对这n个样本建立分类器,重复建立m个分类器,最终投票分类
  • 从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本,预建立CART,在树的每个节点上,从所有属性中随机选择k个属性,选择出一个最佳分割属性作为节点,重复建立m棵树,最终投票分类
  • 对于输入的一个样本实例,首先会赋予一个初值,然后会遍历每一棵决策树,每棵树都会对预测值进行调整修正,最后得到预测的结果
  • 每一颗树始终拟合到目前为止的残差

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投票分类的的是bagging方法(基分类器尽可能独立),而GBDT属于boosting方法(各基分类器有依赖性),
发表于 2019-04-23 18:36:33 回复(0)