xgboost在集成学习中占有重要的一席之位,通常在各大竞赛中作为杀器使用,同时它在工业落地上也很方便,目前针对大数据领域也有各种分布式实现版本,比如xgboost4j-spark,xgboost4j-flink等。xgboost的基础也是gbm,即梯度提升模型,它在此基础上做了进一步优化... 二.损失函数:引入二阶项 xgboost的损失函数构成如下,即一个...
xgboost在集成学习中占有重要的一席之位,通常在各大竞赛中作为杀器使用,同时它在工业落地上也很方便,目前针对大数据领域也有各种分布式实现版本,比如xgboost4j-spark,xgboost4j-flink等。xgboost的基础也是gbm,即梯度提升模型,它在此基础上做了进一步优化... 二.损失函数:引入二阶项 xgboost的损失函数构成如下,即一个...
这便是xgboost的学习框架,针对不同问题,比如回归、分类、排序,会有不同的\(L(\cdot)\)以及\(\Omega(\cdot)\),另外由于需要二阶信息,所以\(L(\cdot)\)必须要能二阶可微,接下来对基学习器为决策树的情况做推导 三.基学习器:回归决策树 下面推导一下基学习器为回归树的情况,当选择决策树时,它的正则化项...