1)GBDT是机器学习算法,XGBoost是该算法的工程实现。 2)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。 3)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阶导数。 4)传统的GBDT采用CAR...
Xgboost相比GBDT在如下方面做了改进: GBDT将目标函数泰勒展开到一阶,而xgboost将目标函数泰勒展开到了二阶,Xgboost保留更多有关目标函数的信息 GBDT是给新的基模型寻找新的拟合标签(前面加法模型的负梯度),而xgboost是给新的基模型寻找新的目标函数(目标函数关于新的基模型的二阶泰勒展开) xgboost加入了和叶子权重的L2...
GBDT、XGBoost、LightGBM的区别和联系 - 简书 https://www.jianshu.com/p/765efe2b951a 深入理解LightGBM - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/99069186 Welcome to LightGBM’s documentation! — LightGBM 3.2.1.99 documentation https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/index.html LightGBM 中文文档 https:...
6)传统的GBDT没有设计对缺失值进行处理,XGBoost可以自动学习出它的分裂方向。XGBoost对于确实值能预先学习一个默认的分裂方向。 7)Shrinkage(缩减),相当于学习速率(xgboost中的eta)。xgboost在进行完一次迭代后,会将叶子节点的权重乘上该系数,主要是为了削弱每棵树的影响,让后面有更大的学习空间。实际应用中,一般把e...