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上传时间: 2021-01-07
详细说明：GBDT以CART作为基分类器，CART以gini指数选择特征，gini指数越小，纯度越高。离散特征会依次将每个取值作为分割点计算gini系数，连续特征会依次将连续两个值的中间值作为分割点，将数据分割为S1和S2两部分，并计算该分割点的gini增益为S1和S2方差之和，随后选取gini增益最小的值作为分割点，并当做离线特征计算该特征的gini系数，最后取gini指数最小的作为最优特征与最优切分点。Xgboost还支持线性分类器，相当于带L1和L2正则化项的LR。
GBDT在优化时只用到一阶导数信息，Xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数，具有更高的精度。此外，
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