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L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题)。 2、传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息,xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开,同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下,xgboost工具支持自定义代价函数,只要函数可一...
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L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题)。 传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息,xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开,同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下,xgboost工具支持自定义代价函数,只要函数可一阶和二...
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L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题)。 2、传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息,xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开,同时用到...
随机森林是 Bagging 的一种改进版本，通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。与 Bagging 不同的是，随机森林在每次分割节点时还会随机选择部分特征进行考虑，从而进一步增加模型的多样性。4.1 随机森林的定义与原理 随机森林的定义：随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习方...
2.GBDT原理 3.GBDT使用的决策树都是CART回归树,为什么不用CART分类树呢? 4.为何gbdt可以用负梯度近似残差呢? 5.梯度提升和梯度下降的区别和联系是什么? 6.为什么GBDT需要归一化? 7.GBDT的优点和局限性有哪些? 8.RF(随机森林)与GBDT之间的区别与联系 9.GBDT是如何做分类和回归的 四、XGBoost 1.什么是XGB...
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L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题)。 2、传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息,xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开,同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下,xgboost工具支持自定义代价函数,只要函数可一...
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L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题)。 2、传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息,xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开,同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下,xgboost工具支持自定义代价函数,只要函数可一...
列抽样(column subsampling)。xgboost借鉴了随机森林的做法,支持列抽样(即每次的输入特征不是全部特征),不仅能降低过拟合,还能减少计算,这也是xgboost异于传统gbdt的一个特性。 忽略缺失值:在寻找splitpoint的时候,不会对该特征为missing的样本进行遍历统计,只对该列特征值为non-missing的样本上对应的特征值进行遍历,通...
随机森林 AdaBoost GBDT XGBoost 01 K 近邻(KNN) k-近邻算法(K-Nearest neighbors,KNN),它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居), 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类...
GBDT分类模型(GradientBoostingClassifier)、GBDT回归模型(GradientBoostingRegressor) GDBT分类模型的常用参数和GDBT回归模型基本一致,唯一的不同是多了一个loss参数。 5、XGBoost算法 官方文档地址为:https://xgboost.readthedocs.io XGBoost分类模型(XGBClassifier)及XGBoost回归模型(XGBRegressor) ...