XGBoost原理解析
摘要 XGBoost是GBDT的一个高效实现，本文对xgboost的实现细节进行记录。 算法原理 正则化损失（regularized loss objective） 为避免过拟合，xgb使用带正则化项的损失函数。正则化项包含两部分：树的叶子节点个数和每个叶子节点的分数。 梯度树 ...
原文：Xgboost理解
一 xgboost模型函数形式 xgboost也是GBDT的一种，只不过GBDT在函数空间进行搜索最优F的时候，采用的是梯度下降法也就是一阶泰勒展开 而xgboost采用的是二阶泰勒展开也就是牛顿法，去每次逼近最优的F，泰勒展开越多与原函数形状越接近，比如在x 处进行展开，其展开越多，x 附近与原函数值越接近，且这个附近的区域越大。另外一个xgboost加入了正则化项，有效防止过拟合。 xgboo ...
2019-02-21 15:01 0 1203 推荐指数：
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