XGBoost理论相关推导

最新推荐文章于 2024-11-04 21:39:07 发布
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分类专栏： 机器学习算法总结 文章标签： XGBoost 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Huangyi_906/article/details/76210474
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本文介绍了XGBoost的基础概念，通过对比与随机森林的差异，揭示了XGBoost如何通过优化损失函数和引入正则项来构建高效强分类器。XGBoost中的决策树构建基于残差，以此减少偏差，提升模型性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

概论

弱分类器可以通过bagging和boosting转换成强分类器。随机森林是bagging的改进，通过有放回的随机采样，获得不同的样本数据，随机得到不同的决策树，各个决策树之间相互独立，通过投票选出最终结果。boosting是所有分类器加权求和预测最终结果，各个分类器相互不独立。

XGBoost推导

首先定义损失函数，常见的有均方误差和绝对值差：
这里写图片描述
XGBoost中，第i颗决策树依赖前i-1颗决策树加权求和而生成，表示为：这里写图片描述。
再思考基本分类器：决策树。决策树的复杂程度可以用叶节点个数和叶节点权重来表示，为防止过拟合，引入惩罚系数γ和λ：

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通俗易懂的Xgboost原理推导
日渐学习
03-28 1954
xgboost是回归树的集成，关于回归树可以参考之前写的最小二乘回归树： https://blog.youkuaiyun.com/u013648367/article/details/73194537 通常情况下, 机器学习的目标任务是最小化损失函数. 损失函数通常会有如下的形式: loss=∑il(yi^,yi)+Regularization​loss=∑il(yi^,yi)+Regulariza...
深入浅出XGBoost理论篇
qq_40670100的博客
08-03 288
是不是一看到大篇数学推导就头晕？是不是觉得机器学习很高大上？是不是觉得学习就是“反人性”？想学又怕数学的同学们可千万别错过的深入浅出系列！ 目录 1.What：XGBoost是什么？ 2.How：怎么成为强者的？ 3.Result：还有哪些优秀性能？ 1.What：XGBoost是什么？ XGBoost（eXtreme Gradient Boosting极度梯度提升）梯度提升算法的一种，原始论文中将其定义为可扩展的端到端的树提升系统。先提下Boosting和bagging的区别，boosting
XGBoost超详细推导，终于有人讲明白了！
abcdefg90876的博客
09-24 5122
- XGB中树结点分裂的依据是什么？- 如何计算树节点的权值？- 为防止过拟合，XGB做了哪些改进？相信看到这篇文章的各位对XGBoost都不陌生，的确，XGBoost不...
XGBoost推导
bleedingfight的博客
05-08 299
文章目录XGBoost公式推导分裂节点停止条件参考 XGBoost公式推导 假如目标函数 Objt(ft(xi))=∑i=1NL(yi,yit−1+fm(xi))+Ω(ft)+CObj^{t}(f_t(x_i))=\sum_{i=1}^NL(y_i,y_i^{t-1}+f_m(x_i))+\Omega(f_t)+CObjt(ft​(xi​))=∑i=1N​L(yi​,yit−1​+fm​(xi​))+Ω(ft​)+C。我们知道对于一个nnn阶可导的函数f(x)f(x)f(x)我们可以通过泰勒展开式将其展开：
xgBoost推导
ykukey_csdn的博客
01-04 252
xgboost推导 （损失函数推导与泰勒展开，目标函数推导，决策树推导）
gbdt到xgboost的一些理论推导.rar
05-05
标题中的“gbdt到xgboost的一些理论推导”指的是从梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）过渡到XGBoost这一机器学习算法的过程。GBDT和XGBoost都是用于回归和分类任务的集成学习方法，它们在实际...
xgboost算法理论模型公式推导
08-22
XGBoost算法的理论模型基于梯度提升决策树（Gradient Boosted Decision Trees, GBDT），核心思想是通过逐步添加新的树来改进模型。每棵树都是前一棵树预测的残差（实际值与预测值之差）的一个函数。目标函数可以表示...
XGBOOST公式推导及细节算法
weixin_42585595的博客
01-28 534
Extreme Gradient Boosting objective function(目标函数): Obj(θ)=L(θ)+Ω(θ) Obj(\theta)=L(\theta)+\Omega(\theta)Obj(θ)=L(θ)+Ω(θ) 目标函数等于损失函数加模型正则项，两者代表bias-variance tradeoff.损失函数在不同问题下可取不同形式，MSE，logloss 基础学习器...
xgboost理论推导（一）
知道不_zkl的博客
05-23 537
 本文是在学习陈天奇博士的xgboost论文后总结而来，并对相关知识点和公式进行了详细说明，推导和理解。内容安排如下： 顺序 内容 说明 1 树的复杂度衡量 因为xgboost的损失函数包含了正则项，而正则项则是依据树的复杂度进行的，所以先介绍书的复杂度 2 xgboost的损失函数 中间详细介绍了公式的推导过程，并对每个公式进行了详细介绍，方...
xgboost 推导 /原理/公式/
konstantin的博客
11-25 451
首先要知道booster中四个经典模型，gbdt，lightgboost，xgboost，catboost，具体区别自己百度，各有优缺点。 公式 xgboost 目标函数 目标函数就是损失相关，一般模型都是要使目标函数最小化。 xgboost 目标函数由训练损失和正则化项两部分组成，目标定义如下： 前半部分为训练损失，后半部分为树的复杂度 是损失函数。是真实值，是预测值,i...
xgboost公式推导（通俗版）
QLMX
09-24 3624
一 说明 xgboost是boosting算法的其中一种，该算法思想就是不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一个树，其实是学习一个新函数，去拟合上次预测的残差。具体的目标函数如下： (1)Obj(t)=∑i=1nl(yi,yi^(t−1)+ft(xi))+Ω(ft)+constantObj{(t)} = \sum_{i=1}^nl(y_i, \hat{y_i}^{(t-1)} ...
XGBoost推导过程
xbmatrix的博客
03-04 2534
XGBoost推导过程
机器学习算法推导——xgboost
大胃德的算法小屋
12-05 325
文章目录1、首先是模型2、接下来设定目标函数=损失函数+正则项。3、如何得到树树怎么转换成权重 1、首先是模型 基学习器为树模型、采用boosting集成方法 2、接下来设定目标函数=损失函数+正则项。 2.1 不限定损失函数的具体形式，只要其二阶可导。这样我们不需要为每一个具体的损失函数单独推导一个模型，而是得到一个通用的模型 2.2 再看正则项 用这个来控制树的复杂度。 后一项是L2，是...
XGBoost算法的原理推导
最新发布
彬彬侠的博客
11-04 1659
XGBoost 相对完整的数学推导过程，核心是通过损失函数展开到二阶导数来进一步逼近真实损失。
xgboost基本过程、公式推导
weixin_38100489的博客
06-22 243
给自己的学习过程做个记录。不是学习攻略。
XGBoost最通俗版的公式推导与原理解释，超详细！！
Matrix_cc的博客
03-10 5010
最近在准备秋招，看到面经里很多会问到XGBoost的东西，于是整理了一下它的公式推导以及XGBoost和GBDT的对比
XGBoost简介---相关概念、原理
飘过的春风
11-21 2181
      XGBoost是2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，此函数库因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注。仅在2015年，在Kaggle竞赛中获胜的29个算法中，有17个使用了XGBoost库，而作为对比，近年大热的深度神经网络方法，这一数据则是11个。在KDDCup 2015竞赛中，排名前十的队伍全部使用了XGBoost库。     XGBoost不仅学习...
机器学习：XGBoost介绍及公式推导
m0_58475958的博客
07-25 4474
1.XGBoost算法原理   XGBoost（Extreme Gradient Boosting）全名极端梯度提升树，在绝大多数回归和分类问题上表现突出，因此，在集成算法中，XGBoost是公认的王牌算法。 最优模型构建方法   通过之前的算法学习，我们知道：一般构建最优算法模型，其实就是最小化训练数据的损失函数，我们用字母L表示损失，如下式： min⁡f∈F   1N∑i=1NL(yi,f(xi))\min _{f \in F} \ \ \ \frac{1}{N} \s
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