单项选择题
A.Regression Decistion Tree（即DT）B.Gradient Boosting（即GB）C.Shrinkage （算法的一个重要演进分枝，目前大部分源码都按该版本实现）D.以上都正确
GBDT大放异彩的原因是什么（）A.效果确实挺不错B.即可以用于分类也可以用于回归C.可以筛选特征D.以上都正...
单项选择题GBDT大放异彩的原因是什么（）
A.效果确实挺不错B.即可以用于分类也可以用于回归C.可以筛选特征D.以上都正确
GBDT中按照高维的ID特征做分裂时，会出现什么情况（）A.子树数量非常多B.计算量会非常大C.训练会非常慢D...
单项选择题GBDT中按照高维的ID特征做分裂时，会出现什么情况（）
A.子树数量非常多B.计算量会非常大C.训练会非常慢D.以上都正确
为什么GBDT不适合使用高维稀疏特征（）A.高维稀疏的ID类特征会使树模型的训练变得极为低效B.容易过拟合C....
多项选择题为什么GBDT不适合使用高维稀疏特征（）
A.高维稀疏的ID类特征会使树模型的训练变得极为低效B.容易过拟合C.高维稀疏的ID类特征会使树模型的训练变得极为高效D.容易欠拟合
