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xgboost与随机森林的区别？adaboost随机森林什么关系？

2024-04-16 08:16:25 文章来源 :网络 围观 : 次 评论
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　　xgboost与随机森林的区别？

　　二者模型构成不同。

　　xgboost是串联集成学习模型，通过多种学习器串联成一个强学习器，主要学习方式是迭代损失函数，让误差趋于最小。

　　随机森林是并联集成学习模型，主要是通过多种学习器随机抽取数据训练模型，然后通过少数服从多数的决策规则来出结果。

　　adaboost随机森林什么关系？

　　随机森林会对变量做子抽样，比如变量是p，随机森林每次会随机抽取log p个变量拟合一棵决策树。显然，随机森林适合p比较大的情况。否则log p可能就是1.+ 2.+这种情况，毫无意义。

　　adaboost和GBDT很类似，可以理解成前者就是后者取指数损失的一个特例。适合p比较小的时候用。当然，这两者都只适用于n>>p的情况，此时样本携带了足够多的信息去拟合非线性的关系。也就是说，随机森林也不适合p特别大的情况。

　　如果p>>n，以LASSO为首的惩罚回归是首选工具。

　　

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来源：文章来源于网络，如有侵权请联系我们删除。
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