【技术干货】集成算法专题：梯度提升树的八种损失函数

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2022新版GBDT终于来了！作为AdaBoost的改进算法，梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）的关键贡献之一，是将特定损失函数上才有效的优化流程推广到了任意可微函数，因此梯度提升树存在大量可用损失函数。本节我们就来看看梯度提升树常见的8大损失函数。

Comments

喜欢雅马哈 2022-02-07

哦了 GBDT的损失函数：分类：二分类交叉熵损失、二分类指数损失、回归：平方误差、绝对误差、Huber损失、quantile损失当高度关注离群值、希望将离群值预测正确时，选择平方误差（将差异放大）排查离群值的影响、更关注非离群值，选择绝对误差平衡离群值和非离群值：Huber损失、quantile损失

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菜菜TsaiTsai 2024-06-16

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自带幽默感的挑战者 2022-03-19

请问菜菜懂统计学的知识吗？[喜极而泣]

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Y1fan_J1ng 2022-03-14

发现up主迟了，讲的太好了!!!正是我需要的[星星眼][星星眼]

歪歪比比巴卜 2022-02-27

有个疑惑H(xi)是一个概率还是一直标签值

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bili_30959067816 2022-02-15

请问老师 xgbost和lgb算法什么时候讲解？

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