后端程序员之路 10、gbdt(Gradient Boosting Decision Tree)

1、GbdtModel
GNode,含fea_idx、val、left、right、missing(指向left或right之一,本身不分配空间)
load,从model文件加载模型,xgboost输出的gbdt模型格式
scoring,打分
double sum_score = 0;
for (size_t i = 0; i < _tree_count; ++i) {
    sum_score += _scoring(_trees[i], features);
}
double final_score = 1.0 / (1.0 + exp(-sum_score));

2、gbdt_factory_t
std::map<std::string, GbdtModel *> _model_map;

GBDT(MART) 迭代决策树入门教程 | 简介 - w28971023的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET
http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756

机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT - LeftNotEasy - 博客园
http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/03/07/random-forest-and-gbdt.html

CTR预估中GBDT与LR融合方案 - 玉心sober - 博客频道 - CSDN.NET
http://blog.csdn.net/lilyth_lilyth/article/details/48032119

CTR预估中GBDT与LR融合方案 - 玉心sober - 博客频道 - CSDN.NET
http://blog.csdn.net/lilyth_lilyth/article/details/48032119

GBDT的基本原理 - 阁子 - 博客园
http://www.cnblogs.com/rocketfan/p/4324605.html
GBDT原理实例演示 1 - 阁子 - 博客园
http://www.cnblogs.com/rocketfan/p/4365950.html
GBDT原理实例演示 2 - 阁子 - 博客园
http://www.cnblogs.com/rocketfan/p/4366501.html

原文地址:https://www.cnblogs.com/zapline/p/6528893.html