xgboost面试小结

最新推荐文章于 2025-03-07 15:08:04 发布
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这几天面试，面了很多讲xgboost，自己也是半吊子，在这里总结一下考点

1.error ：bias和variance

2.特征选择 与 特征构造：特征组合可以提升逻辑回归模型对非线性性数据的拟合能力。

3.并行：树之间是必须串行训练的，但是树里的每个节点是可以串行训练的

4.输出结果：每棵树的输出结果相加

5.残差训练：正确值减掉输出值作为下一个样本的输入

一文速学-XGBoost模型算法原理以及实现+贷款违约预测模型Python项目实战
master_hunter的博客
04-03 1万+
集成模型Boosting补完计划第三期了，之前我们已经详细描述了AdaBoost算法模型和GBDT原理以及实践。通过这两类算法就可以明白Boosting算法的核心思想以及基本的运行计算框架，余下几种Boosting算法都是在前者的算法之上改良得到，尤其是以GBDT算法为基础改进衍生出的三种Boosting算法：XGBoost、LightGBM、CatBoost。大家应该都对XGBoost算法模型熟悉但是对GBDT模型一无所知，看过之前GBDT的读者应该对GBDT模型有了一个很清楚的认知，对于理解XGBoos
XGBoost详解
KaikebaAI的博客
04-14 1280
原创：程祥国 1. XGBoost概述 XGBoost是陈天奇提出的一个端对端的梯度提升树系统，该算法在GBDT【关于GBDT这里不再展开叙述，可以参考李航老师统计学习方法一书中对该算法的讲述】的基础之上，在算法层面和系统设计层面都做了一些创新性的改进，可以把XGBoost看作是GBDT更好更快的实现。XGBoost在许多机器学习以及数据挖掘的任务中表现惊艳，2015年，kaggle竞赛平台上发布了29个挑战获胜的解决方案，其中17个解决方案用了XGBoost。由于XGBoost在实际任务中的良好表现，因此
xgboost知识点总结 - 面试篇
GreatXiang888的博客
08-11 4194
关于xgboost的面试无非分为3大块，xgboost原理，调参，优点 1，原理。可能会要求推公式，细一点会让你比较和CART树有什么区别，然后引出ID3, C4.5,随机森林。（基尼系数和熵怎么算，为什么要用信息增益率） 2，调参。问你lambda，alpha是干什么的，你一般调哪些参数。GridSearchCV怎么和xgboost一起用。 3，优点。最主要的是代价函数的二阶展开，l1,l2正则...
数据分析面试【机器学习】总结之-----XGBoost常见面试题整理
天阑之蓝的博客
08-08 996
阅读之前看这里????：博主是正在学习数据分析的一员，博客记录的是在学习过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。 博客地址：天阑之蓝的博客，学习过程中不免有困难和迷茫，希望大家都能在这学习的过程中肯定自己，超越自己，最终创造自己。 目录1.简单介绍一下XGBoost2.XGBoost与GBDT有什么不同3.XGBoost为什么使用泰勒二阶展开4. XGBoost为什么可以并行训练5.XGBoost为什么快6. XGBoost防止过拟合的方法7.
推荐收藏 | 10道XGBoost面试题送给你
Pysamlam的博客
10-05 403
XGBoost的威名想必大家都有所耳闻，它不仅是数据科学竞赛神器，在工业界中也被广泛地使用。本文给大家分享珍藏了多年的XGBoost高频面试题，希望能够加深大家对XGBo...
XGboost常见面试题总结（一）——About过拟合
qq_43710593的博客
03-07 504
【代码】XGboost常见面试题总结。
XGBoost常见面试题（二）
最新发布
qq_43710593的博客
03-07 276
XGBoost模型的一个优点就是允许特征存在缺失值。：如果节点的样本已经非常纯净（如所有样本属于同一类别），则不会进一步分裂。：如果节点的样本数量过少，则不会进一步分裂。
XGBoost vs. LightGBM （秋招面试复习）
weixin_41089007的博客
07-23 1371
1.XGBoost详解 XGboost模型简介 XGboost是一个监督模型，基模型是一堆CART树。xgboost为什么使用CART树而不是用普通的决策树呢？简单讲，对于分类问题，由于CART树的叶子节点对应的值是一个实际的分数，而非一个确定的类别，这将有利于实现高效的优化算法。xgboost出名的原因一是准，二是快，之所以快，其中就有选用CART树的一份功劳。 知道了xgboost的模型...
风控建模 python 知乎_风控建模基本要求及面试问题小结
weixin_39894914的博客
12-16 1148
(本文是写给风控入门同学的建议！)一 准备工作根据核心职业CD法则，找工作前，你得先清楚自己有什么，自己要什么；面试单位有什么，面试单位要什么。就笔者近一年的学习及工作经验总结而言：科班同学，最好直接从统计分析、应用统计角度入手，从事金融、生物、医药等领域里的数据分析或数据挖掘相关工作；非科班转行来的，建议直接做金融，需要的专业知识不多，行业知识也易懂，而且信用中国还有很长的路要走，在这个领域扎根...
一文速学-XGBoost模型算法原理以及实现+Python项目实战_xgboost金融领域模型实战
2401_84166376的博客
04-28 1340
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珍藏版 | 20道XGBoost面试题
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XGBoost面试题集合
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03-28 340
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机器学习面试必知：XGBoost简介
Neekity的博客
03-06 996
原始的GBDT算法基于经验损失函数的负梯度来构造新的决策树，只是在决策树构建完成后再进行剪枝。而XGBoost在决策树构建阶段就加入了正则项即Lt=∑il(yi,Ft−1(xi)+ft(xi))+Ω(ft)L_{t}=\sum_{i}l(y_{i},F_{t-1}(x_{i})+f_{t}(x_{i}))+\Omega(f_{t})Lt​=i∑​l(yi​,Ft−1​(xi​)+ft​(xi​))...
大厂常考Xgboost模型面试题
weixin_48003282的博客
04-14 1034
1、简单介绍一下XGBoost 2、XGBoost与GBDT有什么不同 3、XGBoost为什么使用泰勒二阶展开 4、XGBoost防止过拟合的方法 5、XGBoost如何处理缺失值 6、XGBoost如何选择最佳分裂点？ 7、XGBoost如何评价特征的重要性 8、GBDT与Xgboost的区别 9、XGBoost和LightGBM的区别 10、XGBoost模型如果过拟合了怎么解决
【xgboost】常见面试题
qq_44910978的博客
10-16 811
最近在准备秋招，所以先将一些问题理一遍。
XGBoost常见面试题总结
A496608119的博客
03-22 944
`算法工程师`常见面试问题总结之`XGBoost常见面试题总结`
XGBoost面试级别回顾
kwame211的博客
03-12 362
介绍 Xgboost是GB算法的高效实现，xgboost中的基学习器除了可以是CART（gbtree）也可以是线性分类器（gblinear）。 与GBDT不同之处 xgboost在目标函数中显示的加上了正则化项，基学习为CART时，正则化项与树的叶子节点的数量T和叶子节点的值有关。 GB中使用Loss Function对f(x)的一阶导数计算出伪残差用于学习生成fm(x)，xgboost不仅使用...
XGboost 面试常见、易忽略的问题
weixin_36896856的博客
08-23 437
介绍下XGboost本质上是GDBT框架下的一类变体，基于boosting增强策略的加法模型，训练的时候采用前向分布算法进行贪婪的学习，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前 t-1 棵树的预测结果与训练样本真实值的残GBDT进行了一系列优化，比如损失函数进行了二阶泰勒展开、目标函数加入正则项、支持并行和默认缺失值处理等，在可扩展性和训练速度上有了巨大的提升，但其核心思想没有大的变化。XGboos...
xgboost面试题
09-09
当面试中问到关于XGBoost的问题时，你可以参考以下一些常见的问题和回答： 1. XGBoost是什么？它的优点是什么？ - XGBoost是一种梯度提升树算法，它是基于决策树的集成学习算法。 - XGBoost的优点包括高性能、可扩展性强、准确性高、灵活性好、对缺失值和异常值有较好的处理能力等。 2. XGBoost相对于其他机器学习算法有什么特点？ - XGBoost采用了正则化技术，使得模型更加稳定和鲁棒。 - XGBoost使用了并行计算和缓存技术，大大提升了训练速度。 - XGBoost对于特征工程的要求相对较低，可以直接使用原始数据进行训练。 3. XGBoost中的主要参数有哪些？如何调参？ - 主要参数包括学习率（learning rate）、树的数量（n_estimators）、最大深度（max_depth）等。 - 调参可以使用网格搜索、随机搜索等方法，通过交叉验证来选择最佳的参数组合。 4. XGBoost如何处理缺失值和异常值？ - XGBoost可以自动处理缺失值，不需要手动进行填充。 - 对于异常值，XGBoost采用了正则化技术，使得模型对异常值具有一定的鲁棒性。 5. XGBoost如何处理类别型特征？ - XGBoost可以通过one-hot编码或者label encoding来处理类别型特征。 这些问题可以帮助你对XGBoost有一个基本的了解，并在面试中回答得更加自信和准确。当然，在面试前你也可以进一步了解XGBoost的原理、应用场景以及更多的调参技巧等。
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