通过引入松弛变量松弛变量可鉯容忍异常点的存在。

1. 相同点：都是由多棵树组成结果由多棵树共同决定。
1. GBDT是回归树RF可以是回归树也可以是分类树；
2. GBDT对异常值特别敏感，RF则没有；
3. GBDT只能串行生成多个模型RF可以并行；
4. GBDT的结果有多个结果求和或者加权求和，RF是由投票选出结果；
5. GBDT是通过减少偏差来提高模型性能RF是通过减少方差；
6. RF对所有训练集一视同仁，GBDT是基于权值的弱分类器

1. 特征选择：在所有特征中选择一个特征，作为当前节点的划分標准：ID3(信息增益)、/answer3lin/article/details/

   不必要；概率模型（树模型）不关系变量的值只关心变量的分布和变量之间的条件概率。

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