是否可以说Boosting算法里的决策树都是回归树而非分类树呢？
来源：13-6 Ada Boosting 和 Gradient Boosting
伊利札洛夫
2019-04-08
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1回答
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我相信你说的是Gradient Boosting：）
因为Gradient Boost的思路就是基于上一层的误差，来创建新的模型。也就是新的模型的数据集是原始的X配上上一层模型的误差值。这本身就是一个回归问题：）（因为误差是一个数）
所以，GB天然的就可以解决回归问题。如果用于解决分类问题，反而要绕个弯子，进行改良。最简单的方法，和逻辑回归一样，将分类问题和预测百分比的值联系起来，将分类问题转换成回归问题。（逻辑回归是将回归问题转化成了分类问题）
继续加油！：）
112019-04-09
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