LR和GBDT的区别
---孟凡赛
LR
•逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型是在线性回归的基础上，使用一个逻辑函数，使因变量的输出值在[0，1]区间，将它用于二元分类。
GBDT
•GBDT(Gradient Boosting Decision T ree) 又叫MART（Multiple Additive Regression
正则化线性模型
T ree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。
GBDT
•DT：决策树，准确而言是回归树
•GB：其实是一种理念，并不是这一个具体的算法，是指沿着梯度方向，构造一系列的弱分类器函数，并以一定权重组合起来，形成最终决策的强分类器。
•基于梯度的提升树
•基于残差的提升树
回归树分类模型举例

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