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XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,旨在实现高效,灵活和便携。它在 Gradient Boosting 框架下实现机器学习算法。XGBoost提供并行树提升(也称为GBDT,GBM),可以快速准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境(Hadoop,SGE,MPI)上运行,并且可以解决数十亿个示例之外的问题。 [1] 展开全文
XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,旨在实现高效,灵活和便携。它在 Gradient Boosting 框架下实现机器学习算法。XGBoost提供并行树提升(也称为GBDT,GBM),可以快速准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境(Hadoop,SGE,MPI)上运行,并且可以解决数十亿个示例之外的问题。 [1]
信息
外文名
XGBoost
易语言简介
XGBoost [2]  是对梯度提升算法的改进,求解损失函数极值时使用了牛顿法,将损失函数泰勒展开到二阶,另外损失函数中加入了正则化项。训练时的目标函数由两部分构成,第一部分为梯度提升算法损失,第二部分为正则化项。损失函数定义为 [2]  其中n为训练函数样本数,l是对单个样本的损失,假设它为凸函数, 为模型对训练样本的预测值, 为训练样本的真实标签值。正则化项定义了模型的复杂程度: 其中, 和 为人工设置的参数,w为决策树所有叶子节点值形成的向量,T为叶子节点数。正则化项
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  • XGboost

    2020-08-18 20:30:16
    XGboost

    XGboostXGboost


    Boosting思想:
    Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式,各个基分类器之间有依赖。它的基本思路是将基分类器层层叠加,每一层在训练的时候,对前一层基分类器分错的样本,给予更高的权重。测试时,根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。

    Bagging与Boosting的串行训练方式不同,Bagging方法在训练过程中,各基分类器之间无强依赖,可以进行并行训练。


    一 XGboost简介

    二 监督学习

    三 分类回归树与随机森林

    四 XGBoost

    五 XGBoost实战

    六 GBDT与XGBoost

    七 XGboost手写公式


    补充:

    防止过拟合:

    • XGBoost提出了两种防止过拟合的方法:
    • 第一种称为Shrinkage,在每次迭代一棵树的时候对每个叶子结点的权重乘上一个缩减系数,使每棵树的影响不会过大,并且给后面的树留下更大的空间优化。
    • 另一个方法称为Column Subsampling,类似于随机森林选区部分特征值进行建树,其中又分为两个方式:方式一按层随机采样,在对同一层结点分裂前,随机选取部分特征值进行遍历,计算信息增益;方式二在建一棵树前随机采样部分特征值,然后这棵树的所有结点分裂都遍历这些特征值,计算信息增益。
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  • xgboost

    2019-08-24 13:37:52
    xgboost

    XGBoost 参数调优(python)
    https://wuhuhu800.github.io/2018/02/28/XGboost_param_share/

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  • XGBoost

    2020-07-03 13:54:01
    XGBoost (eXtreme Gradient Boosting)极限梯度提升算法 1、安装 #windows pip install xgboost #安装xgboost库 pip install --upgrade xgboost #更新xgboost库 #MAC brew install gcc@7 pip3 install xgboost...

    XGBoost  (eXtreme Gradient Boosting)极限梯度提升算法

    1、安装

    #windows

    pip install xgboost #安装xgboost库

    pip install --upgrade xgboost  #更新xgboost库
    #MAC

    brew install gcc@7

    pip3 install xgboost

    2、
     

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  • Xgboost

    2019-03-14 17:20:52
  • XGBOOST

    2020-03-01 22:36:57
    可以自定义目标函数或者评价函数 link 对于目标函数的选择可以使用柯西函数 柯西函数的形式: 优点:更加稳健,降低异常值影响 link xgboost调参 XGBoost参数调优完全指南(附Python代码) link ...

空空如也

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