1樓:
我的理解就是說對於X_train中的每乙個條資料,決策樹將它的每乙個feature分到哪個葉子結點中,比如我有兩個資料:
feature_1=1,feature_2=4,feature_3=8
feature_1=8,feature_2=6,feature_3=3
最後得到他倆的leaf結果是[1,2,3]和[1,3,2]說明它倆feature_1決策樹認為是在同乙個葉節點中,第二個和第三個不在同乙個葉節點
2樓:鄢亞晨
推薦你用xgboost裡xgboost.Booster的predict方法並將pred_leaf設定成TRUE,得到的結果應該是一樣的,而且應該更好。因為xgboost自帶一定的regularization而且利用了二階泰勒展開的資訊,所以學出來的feature應該會更好一些。
因為Boosting本身就是乙個學feature的過程,Friedman自己把Boosting過程看作是Additive Logistic Regression。其實得到的矩陣可以理解為很多Categorical Variable的不同Level,One-Hot Encoding展開了就是稀疏矩陣。
另外也要看你GBDT後面用什麼模型,如果是Logistic Regression就One-Hot Encoding,如果後面是LibFFM,就直接用index,這樣Variance應該還會小一些。
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