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,去除常数项,优化...
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...
在参数调整方面，XGBoost提供了SKlearn接口，建议通过设置学习率、早停法、max_depth、min_child_weight等参数进行调优。而LightGBM的优化体现在其Histogram、Goss和EFB算法上。利用模型的可解释性，如特征重要性和SHAP值，可以进行特征工程，如删除不重要的特征和构建新特征。对于分类任务，LightGBM在XGBoost的...