Spark.ML中的GBT分类/回归算法的总结。分类和回归任务的区别在于损失函数和基学习器(决策树)不纯度计算准则不同,分类问题被当作label为-1/+1的回归问题处理。分...
用于回归的GBT(Gradient-Boosted Trees)算法,基于J.H. Friedman. "Stochastic Gradient Boosting"实现,支持...
用于分类的GBT(Gradient-Boosted Trees)算法,基于J.H. Friedman. "Stochastic Gradient Boosting"实现,目前...
run方法 根据任务类型训练得到一组弱学习器及对应的权重。分类任务(目前只能处理二分类)和回归任务调用的是相同的方法进行训练,分类任务可以看作是取值范围为[-1, +1]的回...