清晨的风

机器学习：集成学习_残差提升树

机器学习，集成学习，残差提升树（Boosting Decision Tree）。残差提升树，属于集成学习boosting算法类型，也是逐步提升模型训练、预测的质量。残差提升树针对上一次预测剩下的值进行预测。公式：

残差 = 真实值 - 预测值

岁数预测例子：

样本真实年龄100岁。

第一次预测80岁，残差：100 - 80 = 20 岁。

第二次预测16岁，残差：20 - 16 = 4 岁。

第三次预测2岁，残差：4 - 2 = 2 岁。

结果：80 + 16 + 2 = 98 岁。