高级算法（3）——XGBoost

最新推荐文章于 2024-04-21 16:29:48 发布
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分类专栏： 机器学习高级算法
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1. 算法原理

  • XGBoost是boosting算法的其中一种。Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起形成一个强分类器。因为XGBoost是一种提升树模型，所以它是将许多树模型集成在一起，形成一个很强的分类器。而所用到的树模型则是CART回归树模型.
  • XGBoost 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。当我们训练完成得到k棵树，我们要预测一个样本的分数，其实就是根据这个样本的特征，在每棵树中会落到对应的一个叶子节点，每个叶子节点就对应一个分数，最后只需要将每棵树对应的分数加起来就是该样本的预测值。
    在这里插入图片描述

w q ( x ) w_{q(x)} wq(x)

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XGBoost:高效的梯度boosting算法
AI天才研究院
04-03 368
机器学习算法在过去几十年里取得了飞跃的进步,从基础的线性模型发展到复杂的神经网络,在各个领域都有广泛的应用。然而,在许多实际应用中,简单有效的传统机器学习算法仍然是首选,其中梯度boosting算法就是一个很好的例子。梯度boosting算法最初由Friedman在1999年提出,是一种通过迭代训练弱学习器来构建强学习器的集成学习方法。它通过以加法模型的形式逐步减小损失函数,从而达到优化的目的。相比于单一的机器学习模型,集成学习方法通常能够提高模型的预测准确性和泛化能力。
机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径
haopinglianlian的博客
11-19 2410
本文主要阐述Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）的迭代路径。
机器学习---xgboost算法
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。
boosting-xgboost算法
Better_Y0808的博客
03-05 393
CART树 CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限个单元，并在这些单元上确定预测的概率分布，也就是在输入给定的条件下输出的条件概率分布。 CART算法由以下两步组成： 决策树生成：基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大； 决策树剪枝：用验证数...
XGBoost算法介绍
Silence的博客
04-05 5万+
XGBoost算法介绍一、简介二、基本原理三、目标函数新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 一、简介   XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)又叫极度梯度提升树，是boosting
集成学习-Boosting集成学习算法XGBoost
数据掘金
10-28 1961
XGBoost全名叫（eXtreme Gradient Boosting）极端梯度提升，经常被用在一些项目中，其效果显著。它是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包。XGBoost 所应用的算法就是GBDT（gradient boosting decision tree）的改进，既可以用于分类也可以用于回归问题中。 全称：eXtreme Gradient Boosting（极值梯度提升算法） 作者：陈天奇(华盛顿大学博士) 基...
XGBoost系列4——XGBoost在时间序列分析中的高级应用
theskylife的博客
01-20 1928
时间序列分析一直是数据科学领域中的重要课题，然而，其挑战在于数据点之间存在着时间依赖关系，因此传统的机器学习算法在处理时间序列问题时可能面临困难。本文将深入探讨一种强大的机器学习算法——XGBoost在时间序列分析中的高级应用。我们将从时间序列问题的挑战开始，逐步介绍XGBoost在时间序列中的应用场景，探讨时间序列数据的特征工程以及在时间序列预测中如何进行XGBoost参数调优。
机器学习（二）——xgboost（实战篇）Pima印第安人数据集上的机器学习-分类算法（根据诊断措施预测糖尿病的发病）
爱吃串串的瘦子的博客
10-14 1万+
数据集简介 该数据集最初来自国家糖尿病/消化/肾脏疾病研究所。数据集的目标是基于数据集中包含的某些诊断测量来诊断性的预测 患者是否患有糖尿病。 从较大的数据库中选择这些实例有几个约束条件。尤其是，这里的所有患者都是Pima印第安至少21岁的女性。 数据集由多个医学预测变量和一个目标变量组成Outcome。预测变量包括患者的怀孕次数、BMI、胰岛素水平、年龄等。 1 、加载库   impo...
XGBoost系列2——XGBoost与特征工程的默契
theskylife的博客
01-17 1747
在机器学习领域，XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）以其高效、准确的性能而备受推崇。然而，要充分发挥XGBoost的潜力，特征工程是不可或缺的一环。本文将深入探讨XGBoost与特征工程之间的默契，从特征选择、缺失值处理、异常值处理到它们在XGBoost中的协同作用。
XGBoosting简单原理介绍
11-01
XGBoosting简单原理和参数的介绍，同时包含参数调优的一般方法
ML | XGBoost系统原理&论文要点整理
南瓜派三蔬
01-19 280
还有一些未解决的问题，以后明白了再补上。 笔记比较粗略，详细内容参考原论文——XGBoost: A Scalable Tree Boosting System。 文章目录1. 从损失函数到分裂评价准则1.1 Boosting Tree的数学表达式1.2 总函数的损失函数1.3 怎样计算一棵树——怎样进行节点分裂2. 防止过拟合：Shrinkage & Column Subsampling2.1 Shrinkage2.2 Column Subsampling3. 树的生成算法（分裂算法）3.1 Bas
xgboost 算法原理
哆啦A梦的博客
10-18 7万+
1、xgboost是什么全称：eXtreme Gradient Boosting 作者：陈天奇(华盛顿大学博士) 基础：GBDT 所属：boosting迭代型、树类算法。 适用范围：分类、回归 优点：速度快、效果好、能处理大规模数据、支持多种语言、支 持自定义损失函数等等。 缺点：发布时间短（2014），工业领域应用较少，待检验2、基础知识，GBDTxgboost
机器学习（六）——XGBoost算法
快乐星球小怪兽的博客
04-26 1866
XDBoost算法1 XGBoost算法原理1.1 算法推导1.2 优缺点 1 XGBoost算法原理 XGBoost算法在Gradient Boosting框架下实现，是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携，本质上还是一个GBDT。Xgboost算法以CART决策树为子模型，通过Gradient Tree Boosting实现多棵CART树的集成学习，得到最终模型。 XGBoost提供了并行树提升（也称为GBDT，GBM)，可以解决超过数十亿个样例的问题。 1.1 算法推导 这里引用陈天奇
Xgboost算法详解(原理+公式推导)
weixin_38232619的博客
04-21 1416
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。
XGBoot算法---介绍、说明、python代码
weixin_44177594的博客
04-28 5718
提示：这些是自己整理 可以借鉴 也可能存在错误 欢迎指正 XGBoot一、是什么？集成算法思想XGBoost基本思想二、使用步骤算法流程小结 一、是什么？ xgboot的全称为eXtreme Gradient Boosting 集成算法思想 引出：在使用决策树时，一颗树的效果不太好，用两棵树呢？ 同理，在做分类或者回归任务的时候，需要想一想一旦选择用一个分类器可能表达效果并不是很好，那么就要考虑用这样一个集成的思想。上面的图例只是举了两个分类器，其实还可以有更多更复杂的弱分类器，一起组合成一个强分类.
集成学习 | 集成学习思想：Boosting思想 | XGBoost算法、LightGBM算法
ToBeCeratinToBeTall的博客
03-21 1697
GBDT算法扩展：XGBoost算法 | LightBGM算法
机器学习分类算法之XGBoost（集成学习算法）
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迷茫与徘徊只会让你陷入绝境，欢迎私信博主，带你开始提升变现价值！
02-14 9万+
目录 走进XGBoost 什么是XGBoost？ XGBoost树的定义 XGBoost核心算法 正则项：树的复杂程度 XGBoost与GBDT有什么不同 XGBoost需要注意的点 XGBoost重要参数详解 调参步骤及思想 XGBoost代码案例 相关性分析 n_estimators（学习曲线） max_depth（学习曲线） 调整max_depth 和min_child_weight 调整gamma 调整subsample 和colsample_bytree 调整正则
XGBOOST算法Python实现（保姆级）
dzqxwzoe的博客
04-21 4053
*** XGBoost算法（eXtreme GradientBoosting）在目前的Kaggle、数学建模和大数据应用等竞赛中非常流行。本文将会从XGBOOST算法原理、Python实现、敏感性分析和实际应用进行详细说明。
机器学习之Xgboost算法
weixin_30795127的博客
06-19 120
知识点 """ xgboost:是一种提升算法，串行的决策树 过程： 第一棵树：目标值：1000 ，预测值：950 第二颗树：目标值：1000-950=50(残差作为输入) 预测值：30 第三颗树：目标值：50-30=20(残差作为输入) 预测值：18 最终的目标值：三棵树的预测值相加，即950+30+18 xgboost算法开发过程： 1...
xgboost预测效果
最新发布
04-03
### XGBoost模型优化方法 为了提升XGBoost模型的预测性能，可以采用多种策略。这些策略不仅涉及调整模型本身的超参数，还可以引入元启发式优化算法来自动寻找最佳参数组合。 #### 超参数调优的重要性 XGBoost的核心优势之一在于其灵活性和强大的超参数调节功能。然而，默认设置可能无法充分利用数据集的特点，因此需要针对具体应用场景进行细致的参数调整[^1]。 #### 常见的超参数及其作用 以下是几个关键的XGBoost超参数以及它们的作用： - **`max_depth`**: 控制每棵树的最大深度。较大的值可能导致过拟合，而较小的值可能会欠拟合。 - **`learning_rate` (或 `eta`)**: 学习速率决定了每次迭代更新权重的比例。较低的学习率通常会带来更好的泛化能力，但也需要更多的训练轮次。 - **`n_estimators`**: 表示弱学习器的数量（即决策树数量）。过多的树可能会增加计算成本并引发过拟合风险。 - **`subsample` 和 `colsample_bytree`**: 这两个参数分别控制样本子采样比例和列子采样的比例，有助于降低过拟合的风险。 以上参数可以通过网格搜索、随机搜索或者更高级的方法来进行优化[^2]。 #### 启发式优化算法的应用 除了手动调整外，利用自动化工具和技术也可以有效改善XGBoost的表现： ##### 灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO) 灰狼优化算法模仿自然界中灰狼群体的社会等级结构及狩猎过程中的协作机制，在连续空间上探索全局最优解。该方法已被证明能高效地用于机器学习模型的参数寻优问题。 ##### 粒子群优化(PSO) 粒子群优化是一种基于种群智能理论开发出来的技术手段，它通过模拟鸟群飞行觅食的过程实现目标函数最优点位置搜寻的目的。对于XGBoost而言，它可以快速定位到一组表现优异的超参配置方案。 ##### 鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA) 鲸鱼优化算法受海洋生物座头鲸独特捕猎方式——气泡网捕鱼法所启发设计而成的一种新型进化型求解路径规划算法。当应用于XGBoost时，WOA能够帮助我们找到更加精确且鲁棒性强的最佳参数集合[^3]。 下面展示一段简单的Python代码片段作为例子说明如何借助Scikit-optimize库完成贝叶斯优化流程以微调XGBoost的关键属性: ```python from skopt import BayesSearchCV import xgboost as xgb param_space = { 'max_depth': (3, 7), 'learning_rate': (0.01, 0.3,'log-uniform'), 'n_estimators': (50, 500), 'subsample': (0.5, 1.0), 'colsample_bytree': (0.5, 1.0) } model = xgb.XGBRegressor() bayes_search = BayesSearchCV(model, param_space, n_iter=30) # Assuming you have defined your training data as X_train and y_train bayes_search.fit(X_train, y_train) print(bayes_search.best_params_) ``` 上述脚本展示了如何定义合理的搜索范围并通过贝叶斯优化框架执行多次试验最终锁定理想设定值。 --- ###
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