本人理解：多分類變成多個二分類，比如說當前類別A，訓練集的標簽為屬于A的為1，其他為0，該值為連續(xù)值（概率），基于這所有的樣本生成一棵樹；結果為對類別A的預測值f(x)；然后B標簽，C標簽同理可得；然后通過softmax層處理下得到屬于各個類別的概率值；這里每一輪迭代都會和類別數(shù)目相同的樹；每一棵樹針對一個類別進行學習并輸出對應的分數(shù)，然后就n個類別的分數(shù)，經(jīng)過softmax層變成概率值；

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的gbdt如何处理多分类问题(multiclass，cart)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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