XGBoost支持多种类型的损失函数,以适应不同的机器学习任务,如回归、分类等。以下是一些常见的损失函数: 平方误差损失(Squared Error Loss): 用于回归任务。 公式:$L(y, \hat{y}) = (y - \hat{y})^2$ 其中,$y$ 是实际值,$\hat{y}$ 是预测值。 对数损失(Logistic Loss): 常用于二分类任务。 公式
图1-1 XGBoost 正则化项 最终要极小化上面这个损失函数,得到第t个决策树最优的所有J个叶子节点区域和每个叶子节点区域的最优解 。XGBoost没有和GBDT一样去拟合泰勒展开式的一阶导数,而是期望直接基于损失函数的二阶泰勒展开式来求解。 在上式的损失函数中, 是常数,对损失函数求最小化无影响,可以暂时忽略。同时...
watchlist=[(dtest,'eval'),(dtrain,'train')]param={'max_depth':3,'eta':0.1,'silent':1}num_round=100# 自定义损失函数训练 bst=xgb.train(param,dtrain,num_round,watchlist,loglikelood,binary_error) 可以看到评价函数由两部分组成,第一部分权重默认为0.5,目的是使得前20%样本中的正样本占比最大。
将损失函数展开到二阶是计算w的关键,如果展开到一阶,那么就退化到gbdt了。 注意,在自定义loss时,loss函数必须为凸函数,只有这样,上述计算w最优值才有意义! 计算最优的w之后,可进一步计算最小loss为: 上式可作为对树结构q的评分函数。 理论上无法遍历所有可能的树结构,XGB采用的贪心法,每一次分裂,均最大化los...
XGB算法排量化策略机器学习第一位 #股票#$中证500(SH000905)$XGBoost是对梯度提升算法的改进,求解损失函数极值时使用了牛顿法,将损失函数泰勒展开到二阶,另外损失函数中加入了正则化项。训练时的目标函数由两部分构成,第一部分为梯度提升算法损失,第二部分为正则化项。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,旨在实现...
XGBoost用于监督学习问题(分类和回归)。监督学习的常用目标函数是: 通常目标函数包含两部分:训练误差和正则化 \[obj(θ)=L(θ)+Ω(θ) \] 其中L是损失函数,度量模型预测与真实值的误差。常用的损失函数: 预测问题的平方损失函数: \[L(\theta) = \Sigma_{i}{(y_i-\hat{y_i})}^2 \] ...