XGBoost缺失值引發的問題及其深度分析
因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示機制而帶來的不穩定問題。 事情起源於美團內部某機器學習平台使用方同學的 ...
原文：Xgboost如何處理缺失值/
首先，xgboost與gbdt的區別 ： GBDT是機器學習算法，XGBoost是該算法的工程實現。 在使用CART作為基分類器時，XGBoost顯式地加入了正則項來控制模 型的復雜度，有利於防止過擬合，從而提高模型的泛化能力。 GBDT在模型訓練時只使用了代價函數的一階導數信息，XGBoost對代 價函數進行二階泰勒展開，可以同時使用一階和二階導數。 傳統的GBDT采用CART作為基分類器，XG ...
2020-07-19 22:28 0 2765 推薦指數：
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