XGBoost算法梳理

最新推荐文章于 2023-01-02 16:51:30 发布
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#机器·学习

机器学习算法（15）之Xgboost算法
不曾走远的博客
09-11 5万+
前言：前一篇文章对boosting的两个方法做了阐述，这篇文章将会是对前两篇文章的深化，谈的是一个更加优化了的boostIng算法，自从2014年9月份在 Kaggle 的希格斯玻色子机器学习大赛中夺魁以来，XGBoost 与深度学习两个算法垄断了 Kaggle 大赛的大部分冠军。现在Kaggle 大赛的情况基本是这样的，凡是非结构化数据相关，比如语音、图像，基本都是深度学习获胜，凡是结构化数据上...
XGBoost算法的相关知识
VariableX的博客
05-15 3610
文章目录背景定义损失函数确定叶节点的输出树的分裂基于分桶的划分策略总结 背景 讲XGBoost之前，先引入一个实际问题，即预测一家人每个人玩游戏的意愿值： 如果我们用XGBoost解决这个问题，步骤是：首先要训练出来第一棵决策树， 预测了一下小男孩想玩游戏的意愿是2， 然后发现离标准答案差一些，再训练出第二棵决策树， 预测了一下小男孩想玩游戏的意愿是0.9， 最后两个相加就是最终的答案2.9。也就是说，XGBoost是把训练出来的弱分类结果进行累加当作最终的结论。 XGBoost的思想和GBDT有相似之处
机器学习-XGB算法梳理
weixin_42914573的博客
04-08 573
学习目标： 算法原理 损失函数 分裂结点算法 正则化 对缺失值处理 优缺点 应用场景 sklearn参数 1.算法原理 2.损失函数 3.分裂结点算法 4.正则化 5.对缺失值处理 6.优缺点 7.应用场景 8.sklearn参数 ...
xgboost算法梳理
weixin_42517469的博客
08-12 641
1、算法原理 2、损失函数 一般的机器学习的目标函数通常由两部分组成： 训练样本的loss：也就是样本的预测值与真是标签之间的误差，本质上是为了十的模型输出尽可能你和真实标签； 正则化项loss：一般来说有了上面这个训练样本的loss就够了，但是通常会发现，如果这个训练样本的loss足够小，这样的模型就比较复杂，也就是通常所说的过拟合。有了正则化项loss，这个loss主要从模型的学习参数上着...
Xgboost算法梳理
YnnuSL的博客
04-10 318
文章目录算法原理目标函数分裂结点算法正则化对缺失值处理优缺点xgboost参数 算法原理 想要了解XGBoost算法的原理，首先需要理解Boosting算法。简单来说，Boosting算法是将个体学习器集成为更复杂学习器的机器学习方法，它更强调个体学习器之间存在强依赖关系，因此也可认为是串行集成学习方法。相比下，Bagging算法则属于并行集成学习方法。 Boosting算法的基本原理是：首先用初...
XGboost算法梳理
weixin_44150964的博客
05-17 678
AdaBoost算法 1.提升方法的基本思想 提升方法基于这样一种思想: 对于一个复杂任务来说, 将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断, 要比其中任何一个专家单独的判断好. 对于分类问题而言, 给定一个训练样本集, 求比较粗糙的分类规则（弱分类器）要比求精确的分类规则（强分类器）容易的多. 提升方法就是从弱学习算法出发, 反复学习, 得到一系列弱分类器（基本分类器）, 然后组合这些弱分类器,...
【机器学习】 XGBoost算法梳理
weixin_39982211的博客
04-10 753
前言：XGBoost原理上跟普通GBDT一样，都属于集成算法中的boost类。boost的原理可以看我的另外两篇介绍集成学习的文章，这里不多赘述。所以这篇文章主要在XGB与普通GBDT不同之处进行讨论。 1.损失函数 XGB的损失函数是支持自定义的，只要满足二阶可导即可。 XGB的损失函数除了拟合上一轮残差部分，还自带了两个损失项以减少树模型复杂度： 先讨论简单的，正则化部分： ...
[Task3] XGBoost算法梳理
qq_39756719的博客
12-23 330
XGBoost算法梳理 XGBoost自发布以来就受到了大家的关注，可以发现目前很多预测类竞赛的前几名解决方案中都经常出现XGBoost。很多选手都是在特征工程后直接通过XGBoost和lightGBM进行预测，一般调参后都能取得不错的效果。 目录 1. XGB 2. CART树 3. 算法原理 4. 损失函数 5.分裂结点算法 5. 正则化 6. 对缺失值处理 7. RF, GBDT,...
转载：XGBOOST算法梳理
weixin_30644369的博客
03-06 206
学习内容： CART树 算法原理 损失函数 分裂结点算法 正则化 对缺失值处理 优缺点 应用场景 sklearn参数 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58221959 CART树 　　算法分类与回归树的英文是Classfication And Regression Tree，缩写为CART。CART算法采用二分递归分割的技术将...
12天summer----高级算法梳理-XGBoost算法梳理
beautiful_well的博客
08-14 163
一、集成算法思想 在决策树中，我们知道一个样本往左边分或者往右边分，最终到达叶子结点，这样来进行一个分类任务。 其实也可以做回归任务。 https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/parameter.html官网 我们通常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...
相见恨晚！一文搞清XGBoost算法
热门推荐
林立可
04-07 5万+
XGBoost算法 1，算法简介 XGBoost(Extreme Gradient Boosting),即一种高效的梯度提升决策树算法。他在原有的GBDT基础上进行了改进，使得模型效果得到大大提升。作为一种前向加法模型，他的核心是采用集成思想——Boosting思想，将多个弱学习器通过一定的方法整合为一个强学习器。即用多棵树共同决策，并且用每棵树的结果都是目标值与之前所有树的预测结果之差 并将所有的结果累加即得到最终的结果，以此达到整个模型效果的提升。 XGBoost是由多棵CART(Classificat
机器学习系列（9）——XGBoost算法
从此醉
08-30 1740
XGBoost
机器学习之朴素贝叶斯: sklearn.naive_bayes
qq_36047533的博客
03-09 2310
朴素贝叶斯: sklearn.naive_bayes1. 原理2. sklearn 实现 朴素贝叶斯2.1 代码实习3.2 相关参数参考链接： 1. 原理 贝叶斯分类是以贝叶斯定理为基础的一种分类算法。 已知某条件概率，如何得到事件交换后的概率；即在已知P(A|B)的情况下求得P(B|A)。条件概率P(A|B)表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率。其基本求解公式为：P(A|B)=P(AB...
Kaggle：Elo顾客忠诚度预测问题
qq_36047533的博客
03-07 2099
Kaggle：Elo顾客忠诚度预测问题1. 问题分析2. 数据预处理3. 特征工程构建4. 训练模型参考链接： Elo顾客忠诚度 —— kaggle数据 1. 问题分析 这个数据集来自Kaggle这是链接，是Elo（巴西最大的本土支付品牌之一）和Kaggle合作的项目，通过Elo的匿名数据集预测每个客户的忠诚度（具体到card_id），以及查找影响客户忠诚度的因素。这个是数据集是虚构的（官方是这么...
机器学习--评价指标：召回率、准确率、ROC曲线、AUC、PR曲线
qq_36047533的博客
03-03 1307
机器学习-评价指标：召回率、准确率、ROC曲线、AUC、PR曲线1. 混淆矩阵：TP, FP, TN, FN2 准确率(Precision)3 召回率(Recall)4 ROC曲线5 AUU：ROC曲线下的面积6 PR曲线 1. 混淆矩阵： TP, FP, TN, FN True Positives,TP：预测为正样本，实际也为正样本的特征数 False Positives,FP：预测为正样本，...
【西瓜书学习笔记】
qq_36047533的博客
01-02 582
西瓜书机器学习笔记
特征选择---理论篇
qq_36047533的博客
03-07 514
特征选择1. 过滤（Filter）1.1 点互信息PMI2. 包裹（Warpper）3. 嵌入法(Embedding） 一个典型的机器学习任务，是通过样本的特征来预测样本所对应的值。如果样本的特征少了，我们会考虑增加特征，比如Polynomial Regression就是典型的增加特征的算法。但是模型特征越多，模型的复杂度也就越高，越容易导致过拟合。而现实中的情况，往往是特征太多了，需要减少一些“...
GBDT算法梳理
qq_36047533的博客
08-11 411
##GBDT算法梳理 前向分布算法 负梯度拟合 损失函数 回归二分类，多分类 正则化 优缺点 sklearn参数应用场景
白鲸优化算法在Matlab中优化XGBoost预测源码和数据
在深入理解本资源之前，以下是对BWO优化算法和XGBoost算法以及它们结合所可能带来的优化效果进行的知识点梳理： 1. XGBoost算法概述 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种高效、可扩展的端到端梯度提升...
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