xgboost与gbdt区别
1.基分类器的选择：传统GBDT以CART作为基分类器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。 2.二阶泰勒展开：传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息；XGBoost则对代价函数进行了二阶泰勒 ...
原文：GBDT为什么不能并行，XGBoost却可以
传统的GBDT是以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候XGBOOST相当于带L 和L 正则化的逻辑斯蒂回归 分类问题 或者线性回归 回归问题 。传统的GBDT在优化的hih只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下，xgboost工具支持自定义代价函数，只要函数可一阶和二阶求导。 xgboost在代价函数里加入了 ...
2018-08-27 10:42 1 5760 推荐指数：
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