决策树之XGBoost

本文深入探讨XGBoost的数学原理,包括目标函数、决策树优化和稀疏感知算法。工程实现部分涉及块结构设计、缓存优化及分布式计算。文章还讨论了XGBoost的优缺点及调参策略。

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XGBoost使大规模并行boosting tree的工具。

1. 数学原理

1.1. 目标函数

XGBoost使由 k k k个基模型组成的一个加法运算式
y i ^ = ∑ t = 1 k f t ( x i ) \hat{y_i} = \sum^k_{t = 1}f_t(x_i) yi^=t=1kft(xi)
其中 f k f_k fk为第 k k k个基模型, y i ^ \hat{y_i} yi^为第 i i i个样本的预测值。

损失函数由预测值 y i ^ \hat{y_i} yi^与真实值 y i y_i yi进行表示:
L = ∑ i = 1 n l ( y i , y i ^ ) L = \sum^n_{i = 1}l(y_i, \hat{y_i}) L=i=1nl(yi,yi^)
其中 n n <

决策树是一种广泛应用的机器学习算法,用于分类和回归任务。它通过对输入数据进行递归的二分切分,构建一棵树结构来进行预测。决策树的生成包括两个步骤:决策树生成和决策树剪枝。在决策树生成过程中,算法会尽可能地生成一个大的决策树,以最好地拟合训练数据。在决策树剪枝过程中,算法会使用验证数据集对已生成的树进行剪枝,并选择最优的子树作为最终的结果,剪枝的标准通常是通过最小化损失函数来确定的。 而Xgboost是一种基于决策树的集成学习算法,特别适用于分类和回归任务。Xgboost通过构建多颗决策树,并将它们组合起来,形成一个强大的预测模型。Xgboost决策树生成过程中使用了一种称为梯度提升(Gradient Boosting)的技术,可以逐步地改进每一颗决策树的预测能力。它通过优化目标函数来选择每一步生成的决策树,使得模型的性能不断提升。Xgboost算法的核心思想是通过加权求和的方式,将多棵决策树的预测结果进行组合,以获得更准确的预测结果。Xgboost在训练和预测速度上也具有很大的优势,因此被广泛应用于数据科学和机器学习领域。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [决策树、GBDT与Xgboost详解](https://blog.youkuaiyun.com/hywel_xue/article/details/84145810)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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