XGBoost原理详解

最新推荐文章于 2025-04-08 14:30:12 发布

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机器学习原理之 -- XGboost原理详解

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XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是近年来在数据科学和机器学习领域中广受欢迎的集成学习算法。它在多个数据科学竞赛中表现出色，被广泛应用于各种机器学习任务。本文将详细介绍XGBoost的由来、基本原理、算法细节、优缺点及应用场景。

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前言 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）全名叫极端梯度提升，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle及工业界都有广泛的应用并取得了较好的成绩，本文较详细的介绍了XGBoost的算法原理及目标函数公式推导。一、XGBoost原理 XGBoost是boosting算法的一种，是以决策树为基础的一种梯度提升算法。通过多轮迭代,每轮迭...

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xgboost原理详解不多说，是我看过的写的最好的xgboost原理详解博客，没有之一。绝对的良心资源。如果所有机器学习算法原理详解都能写成这样，机器学习将变成一种享受。向原作者致谢！转载文章链接：https://blog.youkuaiyun.com/gentelyang/article/details/80100300...

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我终于会用word编写数学公式啦！ …可惜复制不过来,只能截图 XGBoost核心思想是多个基础模型的线性拟合，基础模型使用CART树(我喜欢)，因为CART树普遍来讲要比线性基础模型的效果要好。首先，xgboost采用的是加法训练，也就是要确定第t颗树最优，先确定第t-1颗树最优，依次类推。所以，其目标函数: 表示经过第t轮迭代后的模型预测值，表示已知t-1个基础模型得到预测值; 表示第...

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XGBoost最通俗版的公式推导与原理解释，超详细！！

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GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。 GBDT是...

一文搞懂 XGBoost，从原理到实践去深入理解 XGBoost

04-08

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XGBoost 作为一种强大的机器学习算法，凭借其高效、灵活、准确的特性，在数据挖掘和机器学习领域得到了广泛应用。通过本文对 XGBoost 原理的讲解、案例的演示以及参数调优的介绍，相信大家对 XGBoost 有了更深入的理解。在实际应用中，要根据具体问题和数据特点，合理调整 XGBoost 的参数，充分发挥其优势。同时，不断学习和尝试新的技巧，进一步提升模型性能。机器学习是一个充满挑战与机遇的领域，XGBoost 只是其中的一把利器，希望大家能够熟练掌握，在数据科学的道路上不断探索前行。

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背景 XGBoost 的全称是eXtreme Gradient Boosting，它是Gradient Boosting Machine的一个c++实现，在计算速度和准确率上相比较于GBDT有较大的提升。作者为正在华盛顿大学研究机器学习的大牛陈天奇。xgboost最大的特点在于，它能够自动利用CPU的多线程进行并行，同时在算法上加以改进提高了精度。它的处女秀是Kaggle的希格斯子信号识别竞赛...

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