gbdt如何选取分裂点

rt,因为标量特征也是进行one-hot,理论上它是不区分数值型和标量型的吧,不知道它是怎么选择分裂点
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GBDT有规定决策树种类?GBDT本身只是一种类型的提升树吧,没有规定哪种树之说。一般是CART树,也没看到说一定要用那种。分枝方法也没有规定吧,我觉得这个分支方法还跟你使用的包的实现有关系。
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发布于 2017-09-14 10:12
分类用gini,回归用最小平方误差。离散特征照常,连续特征选取最佳二分点
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发布于 2017-09-14 09:39
首先,是分类树,sklearn的采用的是fredman-mse,xgb,lgb采用的是目标函数的增益,g^2/(h + l)
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发布于 2018-10-24 15:02
应该跟xgboost差不多吧,都是穷举所有划分点,分别划分左右的gain,看在哪个划分点gain最多,就是分裂哪个点
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发布于 2017-09-14 10:05
常用的都可以用在gbdt上,调包的时候给个参数
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发布于 2017-09-14 10:01
你的意思是 在gbdt中 特征是离散的情况下 要做一个 one hot 转化么 楼主
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发布于 2017-09-14 09:56
都是最小平方误差吧。不用gini分
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发布于 2017-09-14 09:43
和rf难道不一样?
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发布于 2017-09-14 09:38
去看下回归树
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发布于 2017-09-14 09:34
ding
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发布于 2017-09-14 09:34

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