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x0处进行展开，其展开越多，x0 ...
原文：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。 梯度树提升 gradient tree boosting 在第t步，损失函数可表示为： 对损失函数进行二阶泰勒展开： 不考虑常数项 ...
2021-05-10 20:19 0 1174 推荐指数：
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