adaboost和gradient boost不同的地方在于，adaboost不需要求梯度。那么adaboost模型为什么还会有learning rate？
非常困惑，谢谢解答！
1个回答
adaboost没有用到梯度下降，adaboost中的learning rate也不是步长，这里的学习率只是指的每个树的权重的衰减速度。adaboost会逐一产生很多随机的决策树，每棵树的权重不同，learning rate就是权重衰减的速率。
sklearn文档的官方说法是
learning_rate : float, optional (default=1.)
Learning rate shrinks the contribution of each classifier by learning_rate.
飞翔钉子
2017-12-25 14:04
相关主题
knn推导过程中的一个细节
2回答
欠采样后概率还原问题
0回答
线性可分是什么意思？
1回答
k-NN的k取1会怎么样
2回答
逻辑回归的前提假设是什么？
1回答
GBDT+LR的工作原理？
3回答
线性回归的bagging
2回答
我们谢绝在回答前讲“生动”的故事。
我们谢绝“这么简单，你自己想”、“书上有的，你认真看”这类的回答；如果你认为对方的提问方式或者内容不妥，你可以直接忽略该问题，不用进行任何作答，甚至可以对该问题投反对票。
我们谢绝答非所问。
我们谢绝自己不会、硬要回答。
我们感激每一个用户在编写答案时的努力与付出！
