XGBOOST理解

最新推荐文章于 2025-09-17 15:49:27 发布
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XGBoost理解
moledyzhang的博客
03-12 2428
什么是XGbbostXGBoost是Extreme Gradient Boosting的简称，对应的模型就是一堆CART树，思想是将每棵树的预测值加到一起作为最终的预测值(可谓简单粗暴)。下图就是CART树和一堆CART树的示例，用来判断一个人是否会喜欢计算机游戏： 图二说明了如何用一堆CART树做预测，就是简单将各个树的预测分数进行相加。 注：gboost为什么使用CART树而不是用普通的决
通俗理解Xgboost
金融风控笔记
11-20 600
为了简化计算，XGBoost采用了一阶导数（梯度）和二阶导数（Hessian）来近似损失函数的变化，从而推导出叶子节点值的更新公式。其中 z 就是所有树的叶子节点分数之和。通过这两个正则化项，XGBoost能够在优化目标函数时，不仅考虑损失函数的最小化，还考虑了模型的复杂度，从而达到更好的泛化性能。正则化项通常包括两个部分：一个是与叶子节点数量相关的项，另一个是与叶子节点输出值大小相关的项。通过这种方式，XGBoost能够有效地计算出每个叶子节点的值，同时通过正则化项来平衡模型的复杂度和泛化能力。
xgboost理解
莫一丞元
09-10 745
XGBoost（Extreme Gradient Boosting）全名为极端梯度提升，是GBDT的改进，可以用于分类也可以用于回归问题。 下面讲述一下单个树结构、xgboost思路、xgboost原理推导、xgboost模型参数四个方面内容。 单个树结构： 对于每一棵回归树，其模型为： 其中w为叶子节点的得分值，q(x)表示样本x对应的叶子结点，T为该树的叶子结点个数。其中为了提高树的泛化能力，这时需要加入正则项，公式如下： 举一个简单例子如下图： xgboost思路： 首先明确下目标是，希望建
Xgboost理解
weixin_30663471的博客
02-21 340
一、xgboost模型函数形式 　　xgboost也是GBDT的一种，只不过GBDT在函数空间进行搜索最优F的时候，采用的是梯度下降法也就是一阶泰勒展开；而xgboost采用的是二阶泰勒展开也就是牛顿法，去每次逼近最优的F，泰勒展开越多与原函数形状越接近，比如在x0处进行展开，其展开越多，x0附近与原函数值越接近，且这个附近的区域越大。另外一个xgboost加入了正则化项，有效防止过拟合。 　...
深入理解XGboost
abcdefg90876的博客
05-12 3493
XGBoostAuthor：Miracle8070From：AI蜗牛车 1. 写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一...
学习笔记——XGBoost理解
weixin_44467105的博客
12-28 700
一.前言 XGB的推导过程见：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44467105/article/details/111810895 基于上述推导，可以得到cart回归树的分裂标准。但是在回归树分裂的过程中，如何利用分裂标准找到最优切分点实际上在论文中有两个方法： 贪心算法 近似算法 二.贪心算法 这里的贪心算法实际就是在之前决策树中利用到分裂方法。基于某种标准（GINI系数/均方误差/信息增益比等），每次依次遍历所有特征和所有特征的取值，通过线性扫描来找到最优分割点。 其流程如
Xgboost通俗理解
Rnan_prince的博客
08-26 6600
1 xgboost树的定义 2 xgboost目标函数 ---------2.1 模型学习与训练误差 2.2 树的复杂度 3 打分函数计算 ----------3.1 分裂节点 3.2 缺失值处理 4 XGBoost的特性 5 Boosted ...
XGBoost Algorithm｜XGBoost算法
最新发布
m0_74462934的博客
09-17 1292
XGBoost是一种高效的梯度提升算法，通过组合多个决策树逐步提升预测精度。它具有处理大规模数据、自动处理缺失值、内置正则化防止过拟合等优势。算法流程包括迭代训练、重点关注错误样本等步骤。文章还介绍了XGBoost在分类和回归任务中的基本代码实现，并欢迎访问作者博客获取更多计算机知识。博客地址：rn.berlinlian.cn
xgboost 详细理解
qaz57301的博客
07-03 180
XGBoost1、目标函数：加法模型-基学习器。
精选资源
Xgboost
03-29
这对于深入理解Xgboost的工作原理，以及进行定制化开发或优化是非常有价值的。 总之，Xgboost因其高效、准确和灵活的特性，在数据科学领域有着广泛的应用。结合Jupyter Notebook，我们可以方便地进行实验和分析，而...
集成学习终篇：从CART回归树开始，经历BDT、GBDT彻底理解XGBoost - 知乎1
08-03
在本篇中，我们从CART回归树开始，逐步深入到Boosting算法，特别是Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)以及XGBoost，探讨它们的原理、流程和差异。 CART回归树是一种决策树模型，主要用于连续值的预测。它通过...
matlab xgboost安装调试
02-12
2. **查看编译日志**：编译时的错误信息通常是解决问题的关键，仔细阅读并理解这些信息能帮助定位问题所在。 3. **查阅文档**：XGBoost的官方文档和MATLAB社区论坛通常有丰富的资源和解决方案。 4. **调试MATLAB代码...
(PIL)Image/(matplotlib.image)mpimg/(cv2)imread/(skimage)io.imread的细节和区别
csg3140100993的博客
01-13 4059
大致区别这篇博客说的已经很清楚了 但是还有一些细节，我在做图像处理的时候发现和这篇博客有一些出入，这里做一下笔记。 1、用PIL的Image导入图片之后会得到一个Image的对象，这个对象可以通过convert("RGB")函数，然后 用np.array()函数转成RGB三通道，进而用plt显示出来，如果不用convert函数的话，显示出来的结果会有色差。 from PIL import...
dataframe分组之后删除满足某一条件的分组
csg3140100993的博客
06-23 2688
数据预处理的时候可能会遇到有些分组空值或者稀疏值比较多的情况，这个时候可以删除这些分组以保持数据的平衡性。 我自个找了半天没找到直接删除分组的函数，搞了半天搞了下面这个方法，反正是笨方法了。 dataframe有两列，一列是分组依据，名称为id，另一列是cnt，需求是以id分组之后，删掉分组的cnt之和小于10的组。 首先拷贝一下dataframe： df1=df 然后对df1处理，设置新的index： df1=df1.set_index('id') 别忘了将所有的id放到list或者arra
dataframe处理得到标准时间列（年-月-日 时:分:秒）
csg3140100993的博客
06-23 2573
已有的dataframe中有两列，一列是date(dtype=object)，一列是hour(dtype=int64)，如下： date hour 2020-03-13 4 2020-03-13 21 2020-03-13 5 2020-03-13 17 处理方式： data['date_hour']=data['date'].map(str)+' '+data['hour'].m
dataframe分组之后填充空值（nan）
csg3140100993的博客
06-23 2366
可以用df=df.fillna(0)直接填充相应的数值，也可以填充均值、中位数等值，具体操作如下（待补充）
dataframe将其中两列分别处理成行索引和列索引
csg3140100993的博客
06-24 2192
如题所述，我们的目标是将含有三列的dataframe中的两列分别处理成行索引和列索引，第三列则是（行索引，列索引）对应位置的值。 dataframe设为df1，其中三列分别为date，id，cnt date id cnt 2020-03-03 00:00:00 000001 7 2020-03-03 01:00:00 000002 4 2020-03-03 02:00:00 000003 9 2020-03-03 03:00:00 .
TCN和GCN
csg3140100993的博客
07-10 1969
TCN这里有个博客写的很不错：https://www.cnblogs.com/USTC-ZCC/p/11734436.html
split data
csg3140100993的博客
01-13 1788
这样就可以只保存picture id这一列的数据
xgboost简单理解
03-21
### XGBoost 的基本概念 XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一种基于梯度提升框架的高效机器学习算法[^2]。它的核心思想是在传统的 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基础上引入了正则化项以及更优的目标函数优化方式，从而提升了模型的效果和泛化能力。 #### 工作原理 XGBoost 的工作原理主要体现在以下几个方面： 1. **目标函数的设计** XGBoost 使用了一个可扩展的目标函数来衡量模型的表现并指导每一步迭代的方向。该目标函数由两部分组成：训练损失和正则化项。具体形式如下： \[ Obj(t) = L^{(t)} + \Omega(f_t) \] 其中 \(L^{(t)}\) 表示当前轮次的训练误差，\(\Omega(f_t)\) 则是对新加入树结构复杂性的惩罚项。这种设计不仅提高了模型精度，也有效防止过拟合的发生[^3]。 2. **CART 树构建过程** 在每次迭代过程中，XGBoost 都会新增一棵 CART（Classification and Regression Trees），并通过最小化上述定义好的目标函数找到最佳分割点来进行节点划分操作。值得注意的是，由于采用了二阶泰勒展开近似技术，在实际计算时能够显著加快收敛速度的同时保持较高的准确性[^4]。 3. **并行计算支持** 不同于传统GBDT只能顺序执行的特点，XGBoost 支持多线程并行加速机制，极大地缩短了整体运行时间成本。此外还有诸如列采样、直方图剪枝等多种性能优化手段被融入其中进一步增强效率表现[^1]。 --- ### 简单实现代码 以下是利用 Python 中 `xgboost` 库快速搭建一个简单的回归任务案例： ```python import numpy as np from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split import xgboost as xgb from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载数据集 data = load_boston() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=7) # 转换为DMatrix格式供后续调用 dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train) dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test) # 设置参数 params = { 'objective': 'reg:squarederror', # 定义损失函数类型 'max_depth': 6, # 构建树的最大深度 'eta': 0.1 # 学习率 } num_rounds = 100 # 迭代次数 bst = xgb.train(params, dtrain, num_rounds) # 测试集预测 preds = bst.predict(dtest) rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, preds)) print("RMSE:", rmse) ``` 此段脚本展示了如何加载波士顿房价数据集，并将其划分为训练组与验证组；接着配置好必要的超参之后便可以直接启动训练流程直至结束评估最终得分情况。 ---
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