xgboost处理二分类问题原理

最新推荐文章于 2025-07-07 19:18:00 发布
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#xgboost #gbdt #二分类

博客探讨了xgboost在处理二分类问题时如何返回0到1之间的概率值，指出并非直接使用gini系数或均方差来决定树的分裂。博主解释了每个树的优化目标以及如何通过一阶和二阶导数决定分裂，最终通过logistic function将得分转换为概率。

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

      博主最近为了准备校招猛看有关gbdt的算法细节，有一个百思不得其解的疑惑，就是xgboost在处理二分类问题时，返回的预测值是0~1之间的概率值，莫非和logistic function有关？

      最终，我查阅了xgboost官网的介绍，得到了一些答案。在这里，具体原理我就不讲了，网上一大堆资料写烂了（具体原理请看这篇文章），我说几个容易忽视的地方。

      1.叶子是以什么指标决定是否分裂的？

      一开始，在网上看资料说xgboost用到的都是CART回归树，自然而言就以为，解决分类问题用到时gini系数，回归问题用的是均方差，实际根本不是这回事！

     首先，我们的obj经过一系列化简得到

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