Songger
Songger

GBDT

https://zhuanlan.zhihu.com/p/34679467

  1. RF和GBDT之间的区别
  • 分类回归
  • 并行串行
  • 异常值敏感（有无剪枝）
  • 表决方式
  • 方差偏差
  1. 分类树和回归树的区别
  • 分裂方式
  1. xgboost和gbdt的区别
  • 节点分裂方式
  • 一阶二阶
  • 并行方式
  1. 下面都是关于GBDT
  2. 怎么设置停止条件
  3. 怎么评估特点的权重大小
  • 信息增益
  • 投票（使用正确分类个数）
  1. 当增加样本量的时候，训练时长线性增长？
  2. 增加树的棵数的时候，训练时长线性增长？
  3. 每个节点上保存的信息？
  4. 怎样防止过拟合？
  • 样本
  • 特征
  1. gbdt的步长？
  2. bagging和boosting的区别
  3. gbdt哪些部分可以并行
  • 计算每个样本的负梯度
  • 计算特征的误差和均值
  • 更新每个样本的负梯度
  • 预测过程中，累加之前的结果

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