和gbdt对比:
优化点
用bootstrap自助法生成m个训练集,对每个训练集构造一颗决策树,在节点找特征进行分裂的时候,并不是对所有特征找到使得指标(如信息增益)最大的,而是在特征中随机抽取一部分特征,在抽取到的特征中找到最优解,进行分裂。模型预测阶段就是bagging策略,分类投票,回归取均值。
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