gradientTreeBoosting Gradient Tree Boosting 이론 해독 그 범용 능력을 향상시키기 위해 다음과 같은 두 가지 방침을 고려할 수 있다. 여기서 $\mathcal {F}$는 회귀 트리 공간(CART)이라고 불리며, 잎의 무게 $w$와 잎의 수량 $T$를 정의합니다.단, 잎의 수량 $T$는 $K$개의 나무마다 규정된 값이 아니라 각각 공통된 값을 가지고 있으며, XGBoost에서 max_depth라는 매개 변수로 제시해야 합니다. 또한 $q (\bol... 기계 학습xgboost회귀gradientTreeBoosting
Gradient Tree Boosting 이론 해독 그 범용 능력을 향상시키기 위해 다음과 같은 두 가지 방침을 고려할 수 있다. 여기서 $\mathcal {F}$는 회귀 트리 공간(CART)이라고 불리며, 잎의 무게 $w$와 잎의 수량 $T$를 정의합니다.단, 잎의 수량 $T$는 $K$개의 나무마다 규정된 값이 아니라 각각 공통된 값을 가지고 있으며, XGBoost에서 max_depth라는 매개 변수로 제시해야 합니다. 또한 $q (\bol... 기계 학습xgboost회귀gradientTreeBoosting