我对 boosting 的理解只是顺序训练模型并从以前的错误中学习。
可以用一堆逻辑回归构建提升算法吗？还是逻辑回归+决策树？
如果是，我想了解一些深入探讨该主题的论文或书籍。
仅使用决策树构建的增强算法？为什么？
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2022-02-24 01:58:20
1个回答
提升不限于基于树的模型。在此处查找更多信息：
P. Bühlmann, T. Hothorn (2007)，“提升算法：正则化、预测和模型拟合”，统计科学 22(4)，p。477-505。
我在此 R-code中的上述论文的第 3.3 节（第 483 页）中实现了 L2 线性回归增强。你可以用 logit 模型替换 L2 模型，看看它是如何工作的。
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