2020-02-25
阅读量:
3069
GBDT的优点和局限性有哪些？
GBDT的优点和局限性有哪些？
答：
■ 优点
（1）预测阶段的计算速度快，树与树之间可并行化计算。
（2）在分布稠密的数据集上，泛化能力和表达能力都很好，这使得GBDT在
Kaggle的众多竞赛中，经常名列榜首。
286
（3）采用决策树作为弱分类器使得GBDT模型具有较好的解释性和鲁棒性，
能够自动发现特征间的高阶关系，并且也不需要对数据进行特殊的预处理如归一
化等。
■ 局限性
（1）GBDT在高维稀疏的数据集上，表现不如支持向量机或者神经网络。
（2）GBDT在处理文本分类特征问题上，相对其他模型的优势不如它在处理
数值特征时明显。
（3）训练过程需要串行训练，只能在决策树内部采用一些局部并行的手段提
高训练速度。
29.6471
2
2
关注作者
收藏
评论(0)
发表评论
暂无数据
推荐帖子
CDA持证人阿涛哥
2023-06-20
0条评论
CDA持证人阿涛哥
2021-03-31
0条评论
CDA持证人阿涛哥
2021-03-30
0条评论