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一种基于树模型的变系数模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文介绍了一种基于树的可变系数模型，使用循环梯度提升机对系数函数进行建模。该模型实现了基于维度的早停和特征重要性得分，降低了过拟合风险并揭示了维度之间的模型复杂性差异。在评估中，该模型在样本外损失方面与神经网络可变系数模型相当。
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关键要点
- 该论文介绍了一种基于树的可变系数模型。
- 可变系数使用循环梯度提升机进行建模。
- 模型实现了基于维度的早停，降低了过拟合风险。
- 基于维度的早停揭示了维度之间模型复杂性的差异。
- 特征重要性得分可实现简单的特征选择和易于解释的模型解释。
- 模型在样本外损失方面的表现与神经网络可变系数模型相当。
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