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和的区别孟凡赛逻辑回归模型是在线性回归的基础上使用一个逻辑函数使因变量的输出值在区间将它用于二元分类又叫是一种迭代的决策树算法该算法由多棵决策树组成所有树的结论累加起来做最终答案决策树准确而言是回归树其实是一种理念并不是这一个具体的算法是指沿着梯度方向构造一系列的弱分类器函数并以一定权重组合起来形成最终决策的强分类器基于梯度的提升树基于残差的提升树回归树分类模型举例分类模型举例和的区别主要区别过拟合图为了达到精度使用了个上网时长时段网购金额其中分枝上网时长很显然已经过拟合了这个数据集上也许恰好每
LR和GBDT的区别 孟凡赛 LR • 逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型是在线性回归的基础上，使用一个逻辑函数， 使因变量的输出值在[0，1]区间，将它用于二元分类。 GBDT • GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫MART （Multiple Additive Regression Tree) ，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的
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