人工智能AI面试题-3.14RF与GBDT之间的区别与联系？

3.14 🌲 RF与GBDT之间的区别与联系？ 🚀 好的，现在咱们来探讨一下随机森林（Random Forest，RF）和梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）之间的差异和联系。这两位“大佬”都是树模型的代表，让我们来深入了解一下！🌳🌲 **相同点**： 1. 都是由多棵树组成，最终结果由多棵树联合决定。🌳🌳🌳 2. 都可以用于分类和回归任务。📈📊 **不同点**： a. 组成树的类型不同：   - RF可以由分类树或回归树组成，而GBDT只由回归树组成。🌳🔢    b. 生成树的方式不同：   - RF中的树可以并行生成，而GBDT是串行生成的。🏃‍♂️🚶‍♂️    c. 结果的组合方式不同：   - RF的结果是多数投票决定的，而GBDT的结果是多棵树累加得到的。🗳️📊    d. 对异常值的敏感度不同：   - RF对异常值不太敏感，而GBDT对异常值较为敏感。📉🤔    e. 降低模型方差还是偏差不同：   - RF主要用于降低模型方差，提高模型的稳定性，而GBDT主要用于降低模型偏差，提高模型的准确性。📉📈    f. 特征归一化需求不同：   - RF通常不需要进行特征归一化，而GBDT可能需要特征归一化来保证训练效果。📊🔄 希望这些信息能帮助你更好地理解RF和GBDT之间的区别与联系！选择合适的模型取决于任务和数据，所以选好哦！💪🤖👾