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2018-10-23 閱讀量: 1017
GBDT 和隨機森林的區(qū)別？

隨機森林采用的是bagging的思想，bagging又稱為bootstrap aggreagation，通過在訓練樣本集中進行有放回的采樣得到多個采樣集，基于每個采樣集訓練出一個基學習器，再將基學習器結(jié)合。

隨機森林在對決策樹進行bagging的基礎(chǔ)上，在決策樹的訓練過程中引入了隨機屬性選擇。傳統(tǒng)決策樹在選擇劃分屬性的時候是在當前節(jié)點屬性集合中選擇最優(yōu)屬性，而隨機森林則是對結(jié)點先隨機選擇包含k個屬性的子集，再選擇最有屬性，k作為一個參數(shù)控制了隨機性的引入程度。

另外，GBDT訓練是基于Boosting思想，每一迭代中根據(jù)錯誤更新樣本權(quán)重，因此是串行生成的序列化方法，而隨機森林是bagging的思想，因此是并行化方法。

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