概述
GBDT和随机森林的异同点
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相同点：
- 都是由多棵树构成，最终的结果也是由多棵树决定。
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不同点：
- 随机森林可以由分类树和回归树组成，GBDT只能由回归树组成。
- 随机森林的树可以并行生成，而GBDT只能串行生成，所以随机森林的训练速度相对较快。
- 随机森林关注减小模型的方差，GBDT关注减小模型的偏差。
- 随机森林对异常值不敏感，GBDT对异常值非常敏感。
- 随机森林最终的结果是多数投票或简单平均，而GBDT是加权累计起来。
GBDT的优缺点
- 优点：
- GBDT每一次的残差计算都增大了分错样本的权重，而分对的权重都趋近于0，因此泛化性能比较好。
- 可以灵活的处理各种类型的数据。
- 预测精度高
- 缺点：
- 对异常值比较敏感。
- 由于分类器之间存在依赖关系，所以很难进行并行计算。
最后
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