【Python機器學習實戰】決策樹與集成學習（七）——集成學習（5）XGBoost實例及調參
上一節對XGBoost算法的原理和過程進行了描述，XGBoost在算法優化方面主要在原損失函數中加入了正則項，同時將損失函數的二階泰勒展開近似展開代替殘差（事實上在GBDT中葉子結點的最優值求解也是使用的二階泰勒展開（詳細上面Tips有講解），但XGBoost在求解決策樹和最優值都用 ...
原文：【Python機器學習實戰】決策樹與集成學習（六）——集成學習（4）XGBoost原理篇
XGBoost是陳天奇等人開發的一個開源項目，前文提到XGBoost是GBDT的一種提升和變異形式，其本質上還是一個GBDT，但力爭將GBDT的性能發揮到極致，因此這里的X指代的 Extreme 的意思。XGBoost通過在算法和工程上進行了改進，使其在性能和精度上都得到了很大的提升，也成為了Kaggle比賽和工程應用的大熱門。XGBoost是大規模並行的BoostingTree的工具，比通常的工 ...
2021-09-11 18:02 0 117 推薦指數：
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