综上所述,XGBoost通过其高效的优化算法和强大的并行计算能力,在多个领域中展现了卓越的性能,成为许多数据科学任务的首选模型。 今天我们仍以二分类因变量的示例数据为例,探讨一下XGBboost模型可视化及预测效果的ROC曲线、混淆矩阵评价的方法。 #加载程序包(openpyxl和pandas等) # 使用pandas读取示例数据xlsx文件 import ...
由于Bias = \frac{1}{k} \sum_{i=1}^{k} bias_i(共k个基模型,bias_i为第i个基模型的偏差),所以Bagging后的偏差与单个模型相近,即对偏差没有明显的降低作用。 Bagging主要关注降低方差(Variance)。方差指的是由所有采样得到的大小为m的训练数据集训练出的所有模型的输出的方差。方差通常是由于模型的复杂...
GBDT是机器学习算法,XGBoost是该算法的工程实现,包括一些工程实现方面的优化。 (1)在使用CART作为基分类器时,XGBoost显式地加入了正则项来控制模型的复杂度,有利于防止过拟合,从而提高模型的泛化能力。 (2)GBDT在模型训练时只使用了代价函数的一阶导数信息,XGBoost对代 价函数进行二阶泰勒展开,可以同时使用一阶和二...