关于第七集集成学习中代表算法随机森林和GBDT XGBoost的问题

想问下,为什么感觉随机森林作为bagging的代表算法在效果上不如GBDT和XGBoost,甚至XGBoost也可以做并行计算,想问下,随机森林相比作为boosting的代表算法GBDT和XGBoost在哪些场景下有分类效果上的优势呢,还是说以后分类想要效果好 集成学习直接考虑XGBoost就行了呢

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