xgboost與隨機森林的區別

二者模型構成不同。

xgboost是串聯整合學習模型，通過多種學習器串聯成一個強學習器，主要學習方式是迭代損失函式，讓誤差趨於最小。

隨機森林是並聯整合學習模型，主要是通過多種學習器隨機抽取資料訓練模型，然後通過少數服從多數的決策規則來出結果。