Я смотрю на GradientBoostingClassifier в sklearn.Затем я обнаружил, что существует 3 вида критериев.Фридман мсе, мсе, мэй.sklearn содержит следующие описания:
Функция для измерения качества разделения.Поддерживаются следующие критерии: «friedman_mse» для среднеквадратичной ошибки с оценкой улучшения по Фридману, «mse» для среднеквадратичной ошибки и «mae» для средней абсолютной ошибки.Значение по умолчанию «friedman_mse», как правило, является лучшим, поскольку в некоторых случаях оно может обеспечить лучшее приближение.
Я не могу понять, в чем отличие?Кто даст мне знать?
спасибо!