在高维稀疏场景下，逻辑回归（LR）可能比 GBDT 更好吗？

Question

Accepted Answer

考察点：考察对线性模型与树模型在高维稀疏数据下适用性的理解。回答思路：能说明高维稀疏特征的特点及对模型的影响 对比 LR 与 GBDT 在处理稀疏特征时的差异 提及特征交叉、正则化和过拟合风险 并结合实际场景给出选择依据

考察说明