XGBoost是由GBDT发展而来,同样是利用加法模型与前向分步算法实现学习的优化过程,但与GBDT是有区别的。主要区别包括以下几点: 1、传统的GBDT以CART树作为基学习器,XGBoost还支持线性分类器(线性回归、逻辑回归),这个时候XGBoost相当于L1和L2正则化的逻辑斯蒂回归(分类)或者线性回归(回归); 2、传统的GBDT在优化的时候只...
XGBoost，全称eXtreme Gradient Boosting，简称XGB，是GBDT算法的一种改进版本，是一种监督学习算法。它是Boost算法的一种，属于集成算法，具有伸缩性强、便捷的并行建模能力。XGBoost在Kaggle竞赛和其他机器学习竞赛中表现出色，广泛应用于分类、回归和排序问题。与GBDT相比，XGBoost在目标函数定义上有所区别，但...