题目内容

LightGBM与XGBoost相比,主要的优势不包括( )

A. 更快的训练速度
B. 更低的内存消耗
C. 更好的准确率
D. 采用二阶泰勒展开加快收敛

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A. 两者都是由多棵树组成,最终的结果都是由多棵树一起决定
B. 两者都是使用了Boosting思想
C. 随机森林最终是多棵树进行多数表决(回归问题是取平均),而GBDT是加权融合
D. 随机森林每次迭代的样本是从全部训练集中有放回抽样形成的,而GBDT每次使用全部样本

A. 随机森林
B. AdaBoost
C. XGBoost
D. 决策树

A. 决策树+Boosting=GBDT
B. GBDT算法主要是用了Boosting方法
C. GBDT与AdaBoost 的对比,都是 Boosting 家族成员,使用弱分类器;都使用前向分步算法
D. 梯度提升算法通过迭代地选择一个梯度方向上的基函数来逐渐逼近局部极小值

A. 在原空间中寻找非线性函数的划分数据
B. 无法处理
C. 在原空间中寻找线性函数划分数据
D. 将数据映射到核空间中