人工智能AI面试题-3.21树之争：GBM 与 随机森林的差异

3.21 🌲 树之争：GBM 与 随机森林的差异 这两个基于树的算法有着根本性的不同，让我们深入了解一下： - **Bagging vs. Boosting** 🎒🚀   - 随机森林使用Bagging技术。它将数据集划分成多个样本集，然后在每个样本集上构建模型。最后，通过投票或平均值来汇总这些模型的预测结果。   - GBM采用Boosting技术。在Boosting中，算法首先进行一轮预测，然后增加误分类样本的权重，以在后续轮次中进行修正。这个迭代过程一直持续，直到达到停止条件。 - **降低方差 vs. 减小偏差和方差** 📊📉   - 随机森林主要通过减小方差来提高模型的精度。它生成的树之间是相互独立的，以最大化方差的减少。   - GBM旨在提高精度的同时减小模型的偏差和方差。 这两种算法有各自的优点和适用场景，深入了解基于树的建模将有助于更好地选择适当的算法。继续探索树之谜吧！🌳🔍