在XGBoost中,损失函数(Loss Function)扮演着至关重要的角色,因为它定义了模型预测值与实际观测值之间的差异度量,从而指导模型的训练过程。 XGBoost中的损失函数概述 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...
那么问题就变成如何调整 f_t(x_i) 使得loss降低,上面的损失函数是一个一元二次表达式 的加和。 2、在假定已知树结构的假设下,得到最优的叶子节点输出 上面公式中的 f_t(x_i) 是当前这颗树 f_t(x) 在x_i 的输出,也就是某个叶子节点的输出值,此处不需要关注树的结构,假定树的结构已经确定了,由于有...
后面的每一个分类器都是在拟合每个样本的一个残差 -\frac{g_i}{h_i} , 而前面的 h_i 可以看做计算残差时某个样本的重要性,即每个样本对降低loss的贡献程度。PS:Xgboost引入了二阶导之后,相当于在模型降低残差的时候给各个样本根据贡献度不同加入了一个权重,这样就能更好的加速拟合和收敛,GBDT只用到了一阶...
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...
^it 1)Loss(\hat{y}_i^{t-1})Loss(y^it 1)(这个与第t个CART模型无关呀)以及前面t-1个模型的复杂度,可以得到第t个CART的优化函数...}))}Loss=∑i(yilog(yi^)+(1 yi)log(yi^)) 总之,这个Loss就是衡量模型预测准确度的损失。 下面看一下如何计算这个模型复杂度Ω ...
Traing loss + Regularization 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: ...
gamma [缺省值=0,别名: min_split_loss](分裂最小loss) gamma 指定了节点分裂所需的最小损失函数下降值这个参数的值和损失函数息息相关,所以是需要调整的范围: [0, ∞] max_depth [缺省值=6] - 这个值为树的最大深度。 这个值也是用来避免过拟合的 - max_depth越大,模型会学到更具体更局部的样本 -...
mae 平均绝对误差(∑Ni=1|ϵ|N) logloss 负对数似然函数值 error 二分类错误率(阈值为0.5) merror 多分类错误率 mlogloss 多分类logloss损失函数 auc 曲线下面积 3. seed (默认0) 随机数的种子,设置它可以复现随机数据的结果,也可以用于调整参数
LightGBM和XGBoost有什么区别?他们的loss一样么? 算法层面有什么区别? 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。
Xgb的特点是什么? xgb是GBDT的一个工程实现,传统的GBDT是基于CART 作为基分类器,在优化时仅仅用到了一阶信息。 xgb 可以支持线性分类器,增加了 L1 正则项和 L2正则项, xgb对loss函数进行了二阶泰勒展开,使得优化更快更准。 lgb 也是一种GBDT的工程实现,微软提出的xgb调整版本,由于一些并行化策略使得lgb 占用更...