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Spark.ML中的GBT分類(lèi)/回歸算法的總結(jié)。分類(lèi)和回歸任務(wù)的區(qū)別在于損失函數(shù)和基學(xué)習(xí)器(決策樹(shù))不純度計(jì)算準(zhǔn)則不同,分類(lèi)問(wèn)題被當(dāng)作label...
用于回歸的GBT(Gradient-Boosted Trees)算法,基于J.H. Friedman. "Stochastic Gradient...
用于分類(lèi)的GBT(Gradient-Boosted Trees)算法,基于J.H. Friedman. "Stochastic Gradient...
run方法 根據(jù)任務(wù)類(lèi)型訓(xùn)練得到一組弱學(xué)習(xí)器及對(duì)應(yīng)的權(quán)重。分類(lèi)任務(wù)(目前只能處理二分類(lèi))和回歸任務(wù)調(diào)用的是相同的方法進(jìn)行訓(xùn)練,分類(lèi)任務(wù)可以看作是...