GBDT sample

GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，其核心思想是通过组合多个决策树来构建一个强大的预测模型。在GBDT模型中，样本的采样方式通常分为两种情况：有放回采样和无放回采样。

1. 有放回采样（Bagging）

有放回采样也称为Bagging（Bootstrap aggregating），其基本思想是从原始数据集中随机抽取若干个样本，然后以这些样本为基础，构建多个决策树模型，并将这些模型的预测结果进行平均或投票，得到最终的预测结果。

在GBDT模型中，有放回采样常用于进行特征子集采样，即从原始特征集中随机选择一部分特征，然后以这些特征为基础，构建多个决策树模型。

2. 无放回采样（Boosting）

无放回采样也称为Boosting，其基本思想是从原始数据集中选择一部分样本，然后以这些样本为基础，构建一个基础模型，然后根据模型的性能表现，重新调整样本的权重，再选择一部分样本，构建另一个基础模型，依此类推，直到构建多个基础模型，最终将这些模型的预测结果进行加权，得到最终的预测结果。

在GBDT模型中，无放回采样常用于进行样本加权，即根据模型的性能表现，重新调整样本的权重，然后重新选择样本，构建下一个基础模型。这种方式可以使模型更加关注那些难以预测的样本，从而提高模型的性能表现。

相关问题

GBDT分类模型的主要参数，学习器数量

GBDT分类模型的主要参数包括：

1. 学习率（learning rate）：控制每次迭代中模型参数的更新幅度，取值范围为[0,1]，默认为0.1。

2. 树的深度（max_depth）：控制决策树的最大深度，用于防止过拟合，取值范围为[1,∞]，默认为3。

3. 样本权重（sample_weight）：给不同样本赋予不同的权重，用于解决数据不平衡问题。

4. 树的数量（n_estimators）：控制基学习器的数量，也就是决策树的数量，取值范围为[1,∞]，默认为100。

其中，学习器数量指的是基学习器的数量，也就是决策树的数量，即参数n_estimators。它的取值范围为[1,∞]，一般来说，增加学习器数量可以提高模型的准确性，但是也会增加模型的计算时间和内存消耗。因此，在实际应用中需要根据数据集的规模和计算资源的限制来选择合适的学习器数量。