梯度提升树：修订间差异

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2023年12月8日 (五) 10:56的版本

Boosting GBDT.png
节点状态
PC可用
在 V1.0部署
梯度提升树Boosting GBDT.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名梯度提升树
功能主类别机器学习
英文缩写梯度提升树
功能亚类别分类训练器
节点类型数据挖掘
开发语言Python
节点简介

梯度提升树（Gradient Boosting Tree）是一种集成学习算法，通过迭代地训练弱学习器（通常是决策树），并将它们组合成一个强大的预测模型。与其他集成学习方法（如随机森林）不同，梯度提升树是通过优化损失函数的梯度来逐步改进模型的。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口2个
Output-出口3个
Loop-支持循环否
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点支持向量机
下一节点AdaBoost
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取自“https://wiki.statsape.com/index.php?title=梯度提升树&oldid=3129”
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