3.14 ?? RF與GBDT之間的區(qū)別與聯(lián)系？ ?? 好的，現(xiàn)在咱們來探討一下隨機森林（Random Forest，RF）和梯度提升決策樹（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）之間的差異和聯(lián)系。這兩位“大佬”都是樹模型的代表，讓我們來深入了解一下！???? **相同點**： 1. 都是由多棵樹組成，最終結(jié)果由多棵樹聯(lián)合決定。?????? 2. 都可以用于分類和回歸任務(wù)。???? **不同點**： a. 組成樹的類型不同： ??- RF可以由分類樹或回歸樹組成，而GBDT只由回歸樹組成。???? ?? b. 生成樹的方式不同： ??- RF中的樹可以并行生成，而GBDT是串行生成的。???♂????♂? ?? c. 結(jié)果的組合方式不同： ??- RF的結(jié)果是多數(shù)投票決定的，而GBDT的結(jié)果是多棵樹累加得到的。????? ?? d. 對異常值的敏感度不同： ??- RF對異常值不太敏感，而GBDT對異常值較為敏感。???? ?? e. 降低模型方差還是偏差不同： ??- RF主要用于降低模型方差，提高模型的穩(wěn)定性，而GBDT主要用于降低模型偏差，提高模型的準(zhǔn)確性。???? ?? f. 特征歸一化需求不同： ??- RF通常不需要進行特征歸一化，而GBDT可能需要特征歸一化來保證訓(xùn)練效果。???? 希望這些信息能幫助你更好地理解RF和GBDT之間的區(qū)別與聯(lián)系！選擇合適的模型取決于任務(wù)和數(shù)據(jù)，所以選好哦！??????