樹模型為什麼是不能進行梯度下降
對於樹形結構為什麼不需要歸一化？機器學習 ML基礎 易
答：數值縮放，不影響分裂點位置。因為第一步都是按照特徵值進行排序的，排序的順序不變，那麼所屬的分支以及分裂點就不會有不同。對於線性模型，比如說LR，我有兩個特徵，一個是(0,1)的，一個是(0,10000)的，這樣運用梯度下降時候，損失等高線是一個橢圓的形狀，這樣我想迭代到最優點，就需要很多次迭代，但是如果進行了歸一化，那麼等高線就是圓形的，那麼SGD就會往原點迭代，需要的迭代次數較少。
另外，注意樹模型是不能進行梯度下降的，因為樹模型是階躍的，階躍點是不可導的，並且求導沒意義，所以樹模型（迴歸樹）尋找最優點事通過尋找最優分裂點完成的
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