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x0處進行展開，其展開越多，x0 ...
原文：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。 梯度樹提升 gradient tree boosting 在第t步，損失函數可表示為： 對損失函數進行二階泰勒展開： 不考慮常數項 ...
2021-05-10 20:19 0 1174 推薦指數：
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