GBDT面试要点总结

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了GBDT面试要点总结相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、简介

gbdt全称梯度下降树,在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一,在前几年深度学习还没有大行其道之前,gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个,一是效果确实挺不错。二是即可以用于分类也可以用于回归。三是可以筛选特征。这三点实在是太吸引人了,导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。 gbdt的面试考核点,大致有下面几个:

  • gbdt 的算法的流程?
  • gbdt 如何选择特征 ?
  • gbdt 如何构建特征 ?
  • gbdt 如何用于分类?
  • gbdt 通过什么方式减少误差 ?
  • gbdt的效果相比于传统的LR,SVM效果为什么好一些 ?
  • gbdt 如何加速训练?
  • gbdt的参数有哪些,如何调参 ?
  • gbdt 实战当中遇到的一些问题 ?
  • gbdt的优缺点 ?

二、

以上是关于GBDT面试要点总结的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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