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[[Category:分类训练器]] | [[Category:分类训练器]] |
2023年12月27日 (三) 18:27的版本
节点状态 | PC可用
在 V1.0部署
|
---|---|
梯度提升树 | |
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 | |
相关节点 | |
上一节点 | 支持向量机 |
下一节点 | AdaBoost |
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查找其他类别的节点,请参考以下列表