gbdt和随机森林的区别

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）和随机森林（Random Forest）都是常用的集成学习算法，它们有以下几点区别：

1. 基本模型：GBDT是由多个决策树组成的，每个决策树都是基于前一棵树的残差进行训练。而随机森林是由多个决策树组成的，每个决策树都是独立训练的。

2. 训练方式：GBDT采用的是串行训练方式，每棵树都在前一棵树的基础上进行训练。而随机森林采用的是并行训练方式，每棵树都是独立训练的。

3. 样本选择：GBDT在每一轮迭代中，会根据前一轮的残差来调整样本的权重，使得模型更加关注难以拟合的样本。而随机森林在每棵树的训练中，会随机选择一部分样本进行训练，这样可以减少过拟合的风险。

4. 特征选择：GBDT在每一轮迭代中，会根据前一轮的残差来调整特征的权重，使得模型更加关注重要的特征。而随机森林在每棵树的训练中，会随机选择一部分特征进行训练，这样可以减少特征间的相关性。

5. 预测方式：GBDT的预测是通过将每棵树的预测结果累加得到最终结果。而随机森林的预测是通过多数投票或平均值来决定最终结果。