Xgboost是GB算法的高效實現，xgboost中的基學習器除了可以是CART（gbtree）也可以是線性分類器（gblinear）。 傳統GBDT以CART作為基分類器，xgboost還支持線性分類器，這個時候xgboost相當於帶L1和L2正則化項的邏輯斯蒂回歸（分類問題）或者線性回歸 ...

1.基分類器的選擇：傳統GBDT以CART作為基分類器，XGBoost還支持線性分類器，這個時候XGBoost相當於帶L1和L2正則化項的邏輯斯蒂回歸（分類問題）或者線性回歸（回歸問題）。 2.二階泰勒展開：傳統GBDT在優化時只用到一階導數信息；XGBoost則對代價函數進行了二階泰勒 ...

今天是周末，之前給自己定了一個小目標：每周都要寫一篇博客，不管是關於什么內容的都行，關鍵在於總結和思考，今天我選的主題是梯度提升樹的一些方法，主要從這些方法的原理以及實現過程入手講解這個問題。 本文按照這些方法出現的先后順序敘述。 GBDT 梯度提升樹實在提升樹的基礎上發展而來的一種使用范圍 ...

GBT、GBDT、GBRT與Xgboost 我們首先介紹下提升樹，再依此介紹梯度提升樹、GBDT、GBRT，最后介紹Xgboost. 提升樹(boosting tree) 提升樹(boosting tree)是以決策樹為基本學習器的提升方法，它被認為是統計學習中性能最好的方法 ...

傳統的GBDT是以CART作為基分類器，xgboost還支持線性分類器，這個時候XGBOOST相當於帶L1和L2正則化的邏輯斯蒂回歸（分類問題）或者線性回歸（回歸問題）。傳統的GBDT在優化的hih只用到一階導數信息，xgboost則對代價函數進行了二階泰勒展開，同時用到了一階和二階導數。順便提 ...

核心~結合（易少缺過）~最佳~步驟 一、決策樹分類 　決策樹分為兩大類，分類樹和回歸樹 　分類樹用於分類標簽值，如晴天/陰天/霧/雨、用戶性別、網頁是否是垃圾頁面 　回歸樹用於預測實數值，如明天的溫度、用戶的年齡 　兩者的區別： 分類樹的結果不能進行加減運算，晴天+晴天 ...

轉自： https://www.zhihu.com/question/41354392 作者：wepon 鏈接：https://www.zhihu.com/question/41354 ...

首先xgboost是Gradient Boosting的一種高效系統實現，並不是一種單一算法。xgboost里面的基學習器除了用tree(gbtree)，也可用線性分類器(gblinear)。而GBDT則特指梯度提升決策樹算法。xgboost相對於普通gbm的實現，可能具有以下的一些優勢：1、顯式 ...