Xgboost的全称是eXtreme Gradient Boosting,可译为极限梯度提升算法。它是一种基于梯度提升决策树(GBDT)的优化版本,在多个机器学习竞赛和实际应用中都表现出色,因其高效性和准确性而广受欢迎。
一、XGBoost原理 XGBoost的全称为eXtreme Gradient Boosting,即极度梯度提升树,由陈天奇在其论文“XGBoost: A Scalable Tree Boosting System:https://arxiv.org/pdf/1603.02754.pdf 中提出,一
XGBoost的全称是eXtreme(极端) Gradient Boosting,是一个是大规模并行的 boosting tree开源工具包,由华盛顿大学的陈天奇博士提出,因其出众的效率与较高的预测准确度而引起了广泛的关注。 本文主要关注XGBoost的原理,以及其工具库的实际使用。 XGBoost原理 模型函数形式 给定数据集\(D = \{(x_i,y_i)\}\),XGBoost...