XGBoost原理解析
摘要 XGBoost是GBDT的一個高效實現，本文對xgboost的實現細節進行記錄。 算法原理 正則化損失（regularized loss objective） 為避免過擬合，xgb使用帶正則化項的損失函數。正則化項包含兩部分：樹的葉子節點個數和每個葉子節點的分數。 梯度樹 ...
原文：Xgboost理解
一 xgboost模型函數形式 xgboost也是GBDT的一種，只不過GBDT在函數空間進行搜索最優F的時候，采用的是梯度下降法也就是一階泰勒展開 而xgboost采用的是二階泰勒展開也就是牛頓法，去每次逼近最優的F，泰勒展開越多與原函數形狀越接近，比如在x 處進行展開，其展開越多，x 附近與原函數值越接近，且這個附近的區域越大。另外一個xgboost加入了正則化項，有效防止過擬合。 xgboo ...
2019-02-21 15:01 0 1203 推薦指數：
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