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GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，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。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。
FederBoost: Private Federated Learning for GBDT
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DOFEN: Deep Oblivious Forest ENsemble
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DOFEN: Deep Oblivious Forest ENsemble
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Backdoor attacks on DNN and GBDT -- A Case Study from the insurance domain
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Gradient Boosting Decision Trees on Medical Diagnosis over Tabular Data
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NRGBoost: Energy-Based Generative Boosted Trees
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S-BDT: Distributed Differentially Private Boosted Decision Trees
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Improving GBDT Performance on Imbalanced Datasets: An Empirical Study of Class-Balanced Loss Functions
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When Do Neural Nets Outperform Boosted Trees on Tabular Data?
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Corporate Financial Distress Prediction: Based on Multi-source Data and Feature Selection
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Era Splitting -- Invariant Learning for Decision Trees
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Implementing local-explainability in Gradient Boosting Trees: Feature Contribution
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Explainable artificial intelligence model for identifying Market Value in Professional Soccer Players
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SecureCut: Federated Gradient Boosting Decision Trees with Efficient Machine Unlearning
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When Do Neural Nets Outperform Boosted Trees on Tabular Data?
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月30日
参考链接
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Boosting
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