XGBoost公式推导（这还看不懂给我留言）

最新推荐文章于 2025-03-03 14:00:00 发布
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#XGBoost推导

本文深入解析XGBoost算法的关键概念，包括其前提假设、损失函数的定义与转换，以及如何通过信息增益来优化损失和调整叶子节点。适合对梯度提升树感兴趣的技术人员阅读。

一、XGBoost前提假设

在这里插入图片描述
9。T表示叶子点个数9。T表示叶子点个数9。T表示叶子点个数

二、XGBoost损失

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三、单树损失的需要换成另外一种表达

在这里插入图片描述

四、最优损失和叶子节点的信息增益

在这里插入图片描述

XGBoost算法
TOUCH的博客
10-22 820
XGBoost是加法模型，由KKK棵决策树组成，对样本xix_ixi​yi∑k1Kfkxiy​i​k1∑K​fk​xi​其中fkx∈Ffk​x∈FFF是所有可能的决策树集合），fkxf_k(x)fk​x表示第kkk棵树对样本xxx的输出（叶子节点权重）。XGBoost通过二阶泰勒展开优化目标函数，结合正则化控制树复杂度，实现高效且泛化能力强的集成学习。
【机器学习基础】XGBoost公式推导
Tuzi_bo的专栏
06-28 1149
XGBoost是Boosting算法的一种，Boosting算法的核心思想就是将许多基模型加在一起，形成一个强分类器。XGBoost就是将许多的CART树结合在一起，对于那些一颗树无法很好拟合的数据用多颗CART树不断地去逼近。本文从Boosting方法-->BDT(提升树)-->GBDT(梯度提升树)-->XGBoost的脉络来描述XGBoost. 一 Boosting B...
XGBOOST公式推导及细节算法
weixin_42585595的博客
01-28 595
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你真的懂吗？我不信.....
机器学习算法与Python学习
06-14 830
（给机器学习算法与Python学习加星标，提升AI技能）选自Ancestry作者：Tyler Folkman编译：机器之心（almosthuman2014）原文：https://blog...
XGBoost公式推导
吟游诗人——吟唱生命的不朽
01-27 239
本文参考了网上较多资料综合而成，在此不进行罗列。
xgboost公式推导（通俗版）
QLMX
09-24 3729
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论文公式解析
微电子学与固体电子学-俞驰
12-21 799
<XGBoost: A Scalable Tree Boosting System> 论文结构如下： 1.介绍。 2.回顾boosting Tree以及作者做的一系列修改 3.寻找最佳分割点的算法 4.加速设计 5.相关工作 6.评价 可以看出，论文的重点是第３部分，其他都是在优化和加速上面的工作。 原始论文式(1) yi^=ϕ(xi)=∑k=1Kfk(xi),f∈F\hat{y_i}...
Xgboost算法详解(原理+公式推导)
weixin_38232619的博客
04-21 1628
xgboost是华盛顿大学博士陈天奇创造的一个梯度提升（Gradient Boosting）的开源框架。至今可以算是各种数据比赛中的大杀器，被大家广泛地运用。接下来，就详细介绍一下xgboost的原理和公式推导。
xgboost 学习：提升树（boosting tree）（含公式推导）
guangyacyb的博客
03-21 1602
翻译自：Introduction to Boosted Trees XGBoost 表示“极端梯度提升”，“梯度提升”源自于论文“Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine”这是一篇梯度提升书的教程。大部分内容基于Tianqi Chen（xgboost的作者）的文章these slides 梯度提升树存在有一段时间了...
XGBoost系列文章（二）：数学原理与推导
熵数实验室
03-03 955
本文是XGBoost系列的第二篇，将深入解析其数学原理，用**通俗语言+公式推导**解释核心设计。内容涵盖目标函数、泰勒展开、正则化、节点分裂等关键环节，适合希望理解算法本质的读者。
XGBoost算法原理.pptx
最新发布
11-21
XGBoost的“高效”背后藏着严谨的数学逻辑——这份PPT从集成学习核心思想切入，一步步拆解目标函数构建、泰勒展开近似、CART树建模的完整链路，**所有关键公式（如叶子最优权重、分裂增益）均附推导过程**，从一阶...
gbdt和xgboost算法详解
01-24
该文档详细介绍了机器学习算法中的GBDT和XGboost 两大神器
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 5422
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公式详细推导和解释
最爱娜美注孤生的专栏
04-30 949
目标函数 L(t)=∑i=1nl(yi,yi∗t))+Ω(ft)=∑i=1nl(yi,yi∗(t−1)+ft(xi))+Ω(ft) \begin{aligned} L^{(t)} & = \sum_{i=1}^n l(y_i, y_i^{*t)} ) + \Omega(f_t) \\ & = \sum_{i=1}^n l(y_
机器学习---xgboost算法
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weixin_43961909的博客
01-14 1万+
问题上表现的十分顶尖，本节将较详细的介绍XGBoost的算法原理。成和剪枝分别对应了经验风险最小化和结构风险最小化， XGBoost的决策树生成是结构风险最小。式（1.1）称为经验风险最小化，训练得到的模型复杂度较高。出结果， 是模型的输出结果；等式右边第⼀部分是模型的训练误差，第⼆部分是正则化项，这里。其中，F是假设空间，假设空间是在已知属性和属性可能取值的情况下，对所有可能满足目标的情。最小化，结构风险最小化的模型往往对训练数据以及未知的测试数据都有较好的预测。的正则化项是K棵树的正则化项相加而来的。
xgboost基本过程、公式推导
weixin_38100489的博客
06-22 269
给自己的学习过程做个记录。不是学习攻略。
XGBoost原理和公式推导
qq_36767053的博客
03-05 1342
XGBoost的模型： yi^=∑k=1Kfk(xi)\hat{y_i}=\sum_{k=1}^{K}f_k(x_i)yi​^​=k=1∑K​fk​(xi​) 其中fk∈Ff_k \in Ffk​∈F，F=f(x)=wq(x)F=f(x)=w_{q(x)}F=f(x)=wq(x)​，每个 fkf_{k}fk​ 对应于一个独立的树结构 qqq 和叶子权重 www。wiw_{i}wi​代表第 iii ...
机器学习：XGBoost介绍及公式推导
m0_58475958的博客
07-25 5182
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
一文读懂XGBoost（含公式推导）
cz的博客
12-06 1万+
1.简介 XGBoost的全称是eXtreme Gradient Boosting，它是经过优化的分布式梯度提升库，旨在高效、灵活且可移植。XGBoost是大规模并行boosting tree的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree工具包，比常见的工具包快10倍以上。在数据科学方面，有大量的Kaggle选手选用XGBoost进行数据挖掘比赛，是各大数据科学比赛的必杀武器；在工业界大规模数据方面，XGBoost的分布式版本有广泛的可移植性，支持在Kubernetes、Hadoop、SGE、M
xgboost原理公式推导
03-23
下面是XGBoost的原理和公式推导： 1. 原理： XGBoost是一种集成学习算法，通过组合多个弱学习器（决策树）来构建一个强学习器。它采用了梯度提升的思想，每一轮迭代都通过拟合前一轮模型的残差来训练新的模型，...
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