【集成学习系列教程4】GBDT回归算法原理及sklearn应用

文章目录6 GBDT回归算法6.1 概述6.2 算法具体步骤6.3 sklearn中的GradientBoosting分类算法6.3.1 原型6.3.2 常用参数6.3.3 常用属性6.3.4 常用方法6.4 实例5：探索不同回归损失函数对GBDT回归模型拟合效果的影响6.4.1 创建数据集6.4.2 定义与拟合使用不同损失函数的GBDT回归模型6 GBDT回归算法6.1 概述GBDT不仅可以应用于分类任务，它在回归任务中也有很好的表现。GBDT回归算法的原理与二分类算法很相似，最大的区别在于目标函数