面试提问：关于boosting

2021-05-23 阅读量: 522

Scikit-learn Python 数据分析师

面试提问：关于boosting

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1. 记住损失函数的公式，并且不要忘了后面的约束项(在adboost和GBDT中约束是0)
2. 除了adaboost classifier的基是分类树，其他的所有的boost算法(GBDTClassifer, GBDTRegressor,XGBoostClassifer, XBoostRegressor)的基是回归树
3. 强行的记住Xgboost中损失函数的约束项是一个是对新的模型的叶节点总个数的惩罚吗，另外一个约束项是对新模型的叶节点的预测值的L2范式惩罚！
4. 拓展!有时间，自己强行手推出所有的boost的解。

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