提到机器学习中的经典算法，不得不提的就是 GBDT（梯度提升决策树） 和它的升级版 XGBoost！这两个算法在解决回归和分类问题时表现极为出色。🌟
首先聊聊 GBDT，它通过迭代地构建弱决策树模型，每次优化上一棵树的残差，最终组合成强大的预测模型。它的优点在于能处理非线性关系，但计算复杂度较高。🌲
而 XGBoost 则是 GBDT 的“加强版”！它引入了正则化项，有效避免过拟合，同时支持并行计算，极大地提升了效率。此外，XGBoost 还有超参数调节的优势，使得模型更灵活。🔥
无论是处理大数据集还是应对复杂的特征工程，GBDT 和 XGBoost 都是不可或缺的工具。💪 如果你想进一步提升模型性能，不妨试试这些宝藏算法吧！🎯
机器学习 GBDT XGBoost 数据科学 🌟