在决策树的第一篇文章中我们介绍 CART 树在应对数据缺失时的分裂策略,XGBoost 也给出了其解决方案。 XGBoost 在构建树的节点过程中只考虑非缺失值的数据遍历,而为每个节点增加了一个缺省方向,当样本相应的特征值缺失时,可以被归类到缺省方向上,最优的缺省方向可以从数据中学到。至于如何学到缺省值的分支,其实很简...
Xgboost 和 GBDT 两者都是 boosting 方法,除了工程实现、解决问题上的一些差异外,最大的不同就是目标函数的定义。故本文将从数学原理和工程实现上进行介绍,并在最后介绍下 Xgboost 的优点。 1.1 数学原理 1.1.1 目标函数 我们知道 XGBoost 是由 k 个基模型组成的一个加法运算式: y^i=∑t=1k ft(xi) ...
2 XGBoost vs. LightGBM XGBoost和LightGBM均属于集成算法。他们使用一系列弱学习模型,例如决策树,来构建更复杂的强学习模型。 在XGBoost中,决策树每次以层为单位进行构造,如下图所示: 因为XGBoost一直以层为单位进行构造,直到达到最大深度,导致某些分裂增益很小的节点也一直被分裂,很容易产生不必要的节点,进而造成训练...
1. LightGBM和XGBoost的结构差异 LightGBM使用一种新颖的梯度单边采样(Gradient-based One-Side Sampling,GOSS)技术,在查找分裂值时过滤数据实例,而XGBoost使用预排序算法(pre-sorted algorithm)和基于直方图的算法(Histogram-based algorithm)来计算最佳分裂。 上面的实例指的是观测/样本。 首先,让我们了解一下XGBoost的预...
1. LightGBM和XGBoost的结构差异 LightGBM使用一种新颖的梯度单边采样(Gradient-based One-Side Sampling,GOSS)技术,在查找分裂值时过滤数据实例,而XGBoost使用预排序算法(pre-sorted algorithm)和基于直方图的算法(Histogram-based algorithm)来计算最佳分裂。
LightBoost与XGBoost 1、拥有更高的训练效率和精度; 2、防止过拟合。由于LightGBM采用的是梯度单边采样技术,因此比XGBoost拥有更高的训练效率和防止过拟合能力。 CatBoost与XGBoost 1、训练时间更短,不需要对分类变量进行预处理。 2、通过执行有序地增强操作,可以更好地处理过度拟合,尤其体现在小数据集上。
这张图给出了基于决策树的 XGBoost 的正则项的求解方式。 我们设为第 j 个叶子节点的样本集合,故我们的目标函数可以写成: 第二步到第三步可能看的不是特别明白,这边做些解释:第二步是遍历所有的样本后求每个样本的损失函数,但样本...
屠龙刀VS倚天剑 首先谈谈他们的相同之处。简单来说,XGBoost和LightGBM都是基于决策树提升(Tree Boosting)的工具,都拥有对输入要求不敏感、计算复杂度不高和效果好的特点,适合在工业界中进行大量的应用。 其不同之处在于:XGBoost作为屠龙刀,刚劲有力,无坚不摧;LightGBM作为倚天剑,剑如飞风,唯快不破。
我们知道 XGBoost 是由 k 个基模型组成的一个加法运算式: 其中 为第 k 个基模型, 为第 i 个样本的预测值。 损失函数可由预测值 与真实值 进行表示: 其中n 为样本数量。 我们知道模型的预测精度由模型的偏差和方差共同决定,损失函数代表了模型的偏差,想要方差小则需要简单的模型,所以目标函数由模型的损失函数...
答:LightGBM:基于Histogram的决策树算法;Leaf-wise的叶子生长策略;Cache命中率优化;直接支持类别特征(categorical Feature);XGBoost:预排序;Level-wise的层级生长策略;特征对梯度的访问是一种随机访问。 LightGBM有哪些实现,各有什么区别? 答:gbdt:梯度提升决策树,串行速度慢,容易过拟合;rf:随机森林,并行速度快;dart:训...