Feb, 2025

在线梯度提升决策树:高效的数据增删就地更新

TL;DR本研究解决了传统梯度提升决策树(GBDT)在训练后无法增删数据的局限性。我们提出了一种高效的在线学习框架,支持增量和减量学习的统一处理,通过优化减少学习成本。实验结果表明,该框架在增加和删除少量数据时具有良好的有效性和效率,且能够成功应对后门攻击。