XGBoost提出 XGBoost的基本思想和GBDT相同,但XGBoost进行许多优化。 XGBoost进行许多优化 2、XGBoost目标函数推导 XGBoost的目标函数由损失函数和正则化项两部分组成。 XGBoost的目标函数 用GBDT梯度提升树表达方式XGBoost。 用GBDT梯度提升树表达方式XGBoost 接下来,三个步骤优化XGBoost目标函数。 第一步:二阶泰勒展开,去除...
subsample [default=1],样本采样构建每棵树对样本的采样率,如果设置成0.5,XGBoost会随机选择50%的样本(eg1w-->5000行)作为训练集 colsample_bytree [default=1],列采样率,也就是特征采样率(调参)不是所有特征都计算 lambda [default=1, alias: reg_lambda],L2正则化,用来控制XGBoost的正则化部分 alpha [defau...
泰勒公式：学习泰勒公式以进行函数的局部逼近。正则：理解L1、L2正则化在防止过拟合中的作用。一元二次函数：探索一元二次函数的最优解及其求解方法。二、XGBoost原理XGBoost原理：XGBoost是在GBDT的基础上进行优化的算法，其核心在于利用二阶导数和正则化来改进损失函数。目标函数推导：通过二阶泰勒展开和正则...
对于分类任务，LightGBM在XGBoost的基础上，如用于排序模型（LGBMRanker）时，有其独特的处理方式，它直接预测物品的相对顺序，而不是单一的概率。在模型融合方面，例如GBDT+LR/FM/SVM，可以作为特征工程工具，通过Stacking策略结合不同模型的预测结果。CatBoost则专为处理分类特征众多的情况设计，通过自动特征组...