XGBOOST

最新推荐文章于 2025-06-17 23:54:04 发布
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本文探讨了三种处理数据集中缺失值的有效方法：利用决策树容忍缺失值、采用均值或中位数填充，以及运用模型预测缺失值。同时，介绍了学习率eta的概念及其取值范围。

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xgboost
缺失值处理：1、使用决策树，允许缺失值存在
2、用均值、中位数等填充
3、用模型预测缺失值
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eta就是学习率,取值范围0-1

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XGBoost简介 XGBoost是GBDT（梯度下降树，Gradient Boosting Decision Tree）的一种，也是加法模型和前向优化算法。在监督学习中，可以分为：模型、参数、目标函数、学习方法。 模型：给定输入x后预测输出y的方法，比如说回归，分类，排序等。 参数：模型中的参数，比如线性回归中的权重和偏置。 目标函数：即损失函数，包含正则化项。 学习方法：给定目标函数后求解模型和参数的方法，比如：梯度下降法，数学推导等等。一般都是使用梯度下降的方法。 从这四个方面来构建XGBo
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XGBoost与GBDT比较大的不同就是目标函数的定义，基本思想是一致的，同样是利用加法模型与前向分步算法实现学习的优化过程。
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