3.21 ?? 樹之爭：GBM 與 隨機森林的差異 這兩個基于樹的算法有著根本性的不同，讓我們深入了解一下： - **Bagging vs. Boosting** ???? ??- 隨機森林使用Bagging技術。它將數(shù)據(jù)集劃分成多個樣本集，然后在每個樣本集上構建模型。最后，通過投票或平均值來匯總這些模型的預測結果。 ??- GBM采用Boosting技術。在Boosting中，算法首先進行一輪預測，然后增加誤分類樣本的權重，以在后續(xù)輪次中進行修正。這個迭代過程一直持續(xù)，直到達到停止條件。 - **降低方差 vs. 減小偏差和方差** ???? ??- 隨機森林主要通過減小方差來提高模型的精度。它生成的樹之間是相互獨立的，以最大化方差的減少。 ??- GBM旨在提高精度的同時減小模型的偏差和方差。 這兩種算法有各自的優(yōu)點和適用場景，深入了解基于樹的建模將有助于更好地選擇適當?shù)乃惴ā＠^續(xù)探索樹之謎吧！????