XGBoost大致流程

最新推荐文章于 2025-03-05 09:36:59 发布
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文章标签： 机器学习 算法 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_65971089/article/details/130576184
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本文介绍了使用CART算法构建回归树的过程，包括如何基于特征和误差来学习，通过穷举法决定特征分裂，计算对象函数，并选择最优路径。在达到预设阈值时停止分裂，以此构建出高效的XGBoost模型。

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

第一步：用CART建立一颗回归树

第二步：特征x和误差y来学习。如果有2个特征，穷举法，特征1分裂节点后形成树1，2，3算obj1，2，3，特征2分裂节点后形成树4，5，算obj4，5，选最小那个obj。第一层分裂好了，分裂第二层，同样方法。

第三步：达到阈值就不分裂了。

这是学习了一天XGBoost后总结的，和大家交流一下，如果有问题的地方，请大家指正。

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