机器学习：集成学习与XGBoost

最新推荐文章于 2025-05-18 17:06:01 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013982164/article/details/84141394
本篇分享从集成学习的基础概念入手，深入探讨其原理与应用，随后聚焦于XGBoost这一高效机器学习算法，解析其内部机制及优化策略。参考周志华《机器学习》、Bishop《Pattern Recognition And Machine Learning》及陈天奇XGBoost PPT，适合有一定机器学习基础的学习者。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

去年组内分享的存货，先讲集成学习，再讲XGB

主要参考资料
周志华. 机器学习
Bishop. Pattern Recognition And Machine Learning
陈天奇. xgboost PPT
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机器学习分类算法之XGBoost（集成学习算法）
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 10万+
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
【机器学习】必会框架之：XGBoost
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05-23 2457
机器学习必会之XGBoost
集成学习 XGBoost
LinFengOnlyOne的博客
09-14 738
集成学习--XGBoost 优缺点
Python机器学习--集成学习算法--XGBoost算法
寒江之雪，披蓑独钓的博客
08-31 1048
XGBoost算法 XGBoost算法类型: XGBoost算法：属于集成学习算法 ,与随机森林类似，也由多颗决策树组成 XGBoost算法既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。 后一棵树是在前一个树的基础上生成的 后一棵树只需要拟合前K棵树和真实结果之间的误差 误差可以用负梯度表示；因此可叫 梯度提升树 XGboost是计算一阶导数和二阶导数，因此又称为 极端梯度提升树 集成学习算法 集成学习算法是通过训练多个学习器，然后把这些学习器组合起来，以达到更好的预测性能的目的。 集成学习算法的分类： Bagg
机器学习（11）——xgboost
最新发布
jiaomongjun的博客
05-18 2108
XGBoost是一种高效的梯度提升决策树（GBDT）实现，广泛应用于机器学习和数据科学领域。它通过组合多个弱学习器（如决策树）来构建强学习器，具有以下核心特点：1）使用二阶导数优化，提升模型精度；2）引入正则化项，防止过拟合；3）支持并行计算，提高训练效率；4）采用后剪枝和稀疏感知算法，增强模型灵活性。XGBoost还通过列块存储、缓存优化和外存计算等技术，进一步优化了大规模数据处理能力。与LightGBM相比，XGBoost在树生长策略、特征处理和内存使用等方面有所不同，适用于不同场景。实践建议包括参数调
集成学习-xgboost
嘴巴吃糖了
08-01 1226
xgboost是个准确率很高的集成学习框架，在很多比赛中成绩优异。 大多数的集成学习都使用决策树作为基分类器，主要是因为本身要训练多个分类器，而决策树速度很快，总体时间相对较少。
集成学习之Xgboost
qq_38375203的博客
05-25 862
前言 写完了Adaboost，也是大体了解了集成学习的原理以及分类，还不是很了解的同学可以点进去看看。然后还有GBDT，接下来就写一下集成学习中很重要的一个算法Xgboost。 先写在前面，如果对Adaboost和GBDT这两个算法还不是很熟悉的小伙伴，可以先去阅读一下这两个算法相关的文章。因为我之前讲过这两个算法，所以在本文就不讲了，直接开始我们的Xgboost算法相关讲解。 二、Xgboost的基本原理 梯度提升(Gradient boosting)，是指boosting算法每一步的弱分类器都是
集成学习1——XGBoost
u012290039的专栏
06-19 997
我们都知道决策树有个明显的缺点就是容易过拟合，树的深度不容易控制，同时其表达能力有限，容易受数据的影响稳定性差，那么如何在不改变原始模型的基础上进一步提高模型性能呢？有两个思路：一种是采用随机森林的方法，即bagging思想；另一种就是XGBoost方法，boosting思想。 XGBoost可以认为是GBDT的改进和升级，其算法思路相似，实现过程不同，本篇我会以XGB的总结为主，并点出XGBoost与GBDT的不同。 集成学习1——XGBoost 集成学习2——XGBoost本身的特点，及XGB与GBDT
人工智能和机器学习之分类算法：XGBoost：集成学习与BaggingBoosting.docx
08-29
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人工智能和机器学习之回归算法：XGBoost回归：集成学习与XGBoost.docx
08-29
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机器学习算法实战系列：集成学习王者XGBoost与LightGBM原理与实战
资深全栈架构师，乐于在 优快云 分享技术见解，与大家携手共进，共攀技术巅峰！
04-25 1514
顺序训练一系列弱学习器每个新模型都专注于纠正前一个模型的错误组合所有弱学习器形成强学习器AdaBoost算法回顾增加被错误分类样本的权重最终预测是加权投票“掌握XGBoost和LightGBM，你就能解决工业界90%的结构化数据问题！现在你已拥有这些冠军算法的完整知识体系。参加Kaggle比赛实践所学知识深入研究算法源代码实现尝试在不同业务场景中应用在下一篇文章中，我们将探索无监督学习的奥秘，从聚类到降维，揭示数据背后的隐藏模式！敬请期待！延伸阅读XGBoost官方文档。
python集成学习XGboost安装步骤（自己测试确保能安装）
03-04
python集成学习XGboost安装步骤（自己测试确保能安装）
机器学习——XGBoost
菜到怀疑人生的博客
02-10 929
以下内容均为个人理解，如有错误，欢迎指出 文章目录什么是XGBoostXGBoost的推导过程XGBoost的目标函数模型学习与训练误差XGBoost为什么要使用弱分类器Bagging的偏差与方差Boosting的偏差与方差 什么是XGBoost 以下内容摘自一文读懂机器学习大杀器XGBoost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...
XGboost集成学习
weixin_71158509的博客
02-12 2090
使用损失函数评估模型：XGBoost使用一种特定的损失函数来评估模型的性能，例如均方误差（MSE）用于回归问题、对数损失函数（LogLoss）用于二分类问题、softmax损失函数用于多分类问题等。与传统的Gradient Boosting方法相比，XGBoost采用了一些优化策略，例如引入正则化项来控制模型的复杂度，使用特定的损失函数来对模型进行评估，以及通过多线程进行并行计算等。- 初始化模型：首先，用一个简单的模型（例如单一的决策树）作为初始模型，作为第一轮迭代的预测结果。
集成学习——Xgboost
红叶谷 wsp_1138886114的博客
07-13 1863
Xgboost 与 GBDT 的区别与联系 Xgboost 是华人大牛陈天奇开发的GB（Gradient Boosting）算法的高效实现 （CPU的多线程并行计算）。https://github.com/dmlc/xgboost 与GBDT的区别： XGBoost的基学习器 可以是CART（这个时候就是GBDT）也可以是线性分类器 XGBoost 在代价函数中加入了正则项，用于控制模型复...
集成学习——XGBoost
蒋含竹的博客
03-18 475
文章目录集成学习——XGBoost1. 导包2. 原始数据3. 数据预处理4. 构建XGBoost模型5. 随机森林效果对比 集成学习——XGBoost 1. 导包 from xgboost import XGBRegressor from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn import datasets from...
集成学习从放弃到再入门之XGBOOST
qq_34564612的博客
04-10 762
牛顿法 牛顿法最初是通过迭代xn+1=xn-f(xn)/f’(xn)用来求函数的零点值f(x)=0，在优化问题中即求解导函数的零点值:迭代xn+1=xn-f’(xn)/f”(xn)使f’(x)=0 GBDT和XGBOOST 机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些？ 1. 传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L...
集成学习：XGBoost
あずにゃん梓喵的博客
08-08 902
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 5.1 xgboost算法原理 XGBoost（Extreme Gradient Boosting）全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost。 XGBoost在绝大多数的...
集成学习：XGBoost（原理篇）
Lian_Ge_Blog的博客
03-21 1508
关于XGBoost的一个原理总结，足够知道XGBoost是怎么一回事，但是也仅限知道XGBoost是怎么一回事，以后会有更深入的补充。关于代码可以参考参考资料中的代码，原创代码估计很久以后才会有，待续。。。接下来就是LightGBM的总结
XGBoost：机器学习中的高效算法应用
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种高效的机器学习算法，属于集成学习中的梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）方法。XGBoost的核心优势在于它的优化速度、精度和模型的灵活性。它通过...
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