xgboost画出树结构

考虑这个简化的操作:试想把树的深度设为2,那么gbdt里面的基学习器都是二分类决策树,然后自己在二维坐标系上画很多点,然后不停的用boosting的方法用二分类决策树去进行分类,不同的是,我们简化权重的计算方式,初始化权重都为1,每次分错权重不变,分对则权重将为原来的一半,最终能用深度为2的树成功对很多不规则的点进行分类。
然而用深度为2的树,用类似RF的bagging方法也能成功对不规则的点分类。
所以到这里,我们实际操作了,用深度低的树通过ensemble对于不规则的点的分类这种“黑科技”。

那么为什么gbdt在树的深度很小的时候能很快达到很高的预测或分类精度呢?或者说,它比RF明显。
我的理解是,因为gbdt更多的是一种优化算法。具体怎么优化的,期待牛人用公式解答。
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