xgb和gbdt区别 gbdt和boosting

在使用xgb进行建模时xgb和gbdt区别，适度xgb和gbdt区别的特征工程是必要的通常，需要对类别特征进行转换，如通过onehot编码转化为多维向量，或是基于已有特征创建新特征，以增强模型的表达能力特征数量并非越多越好，过量特征可能导致计算负担过重，甚至无法运行即便特征数量有限，也可考虑全部使用，因GBDT算法能自动识别并忽视无。

大家好，我是东哥在信贷风控领域，评分卡模型是最为常见和经典的工具评分卡通过为信贷客户分配分数，依据不同的业务场景贷前贷中贷后和反欺诈进行评估，最终通过设置阈值给出评估结果与XGB等机器学习模型相比，评分卡通常采用逻辑回归，因为它具有很强的特征解释性，属于广义线性回归模型今。