【Python机器学习实战】决策树与集成学习（七）——集成学习（5）XGBoost实例及调参
上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述，XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项，同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差（事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开（详细上面Tips有讲解），但XGBoost在求解决策树和最优值都用 ...
原文：【Python机器学习实战】决策树与集成学习（六）——集成学习（4）XGBoost原理篇
XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源项目，前文提到XGBoost是GBDT的一种提升和变异形式，其本质上还是一个GBDT，但力争将GBDT的性能发挥到极致，因此这里的X指代的 Extreme 的意思。XGBoost通过在算法和工程上进行了改进，使其在性能和精度上都得到了很大的提升，也成为了Kaggle比赛和工程应用的大热门。XGBoost是大规模并行的BoostingTree的工具，比通常的工 ...
2021-09-11 18:02 0 117 推荐指数：
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