MATLAB
实现基于
DF-GBDT
深度森林（
DeepForest
）结合梯度提升决策树（
GBDT
）进行多特征分类预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
在当前人工智能与大数据技术高速发展的时代，如何有效挖掘和利用多维度、多特征的复杂数据，成为各行业领域关注的核心问题之一。海量数据的积累使得传统的浅层学习方法在特征学习和模型泛化能力方面逐渐暴露出局限性，尤其是在多特征高维数据分类任务中，模型对数据分布的复杂性与特征间深层关联性的理解往往不足，容易出现过拟合、欠拟合或者特征冗余等问题。因此，深入挖掘数据中的内在结构，提高模型的泛化能力和鲁棒性，是推动多特征分类技术突破的关键动力。
随着深度学习理论的不断完善和计算资源的显著提升，传统的机器学习方法逐渐向更深层次的结构化学习模型发展。在此背景下，深度森林（DeepForest, DF）作为一种非神经网络的深度模型，凭借其端到端的层次结构和集成决策树的强大表达能力，成为多特征分类领域的新兴研究热点。DF 结合了集成学习和分层特征提取的优点 ...