XGBoost是大规模并行boosting tree的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree工具包，比常见的工具包快10倍以上。 在数据科学方面，有大量的Kaggle选手选用XGBoost进行 数据挖掘 比赛，是各大数据科学比赛的必杀武器；在工业界大规模数据方面，XGBoost的分布式版本有广泛的可移植性，支持在Kubernetes、 Hadoop 、SGE、MPI、 Dask等各个分布式环境上运行，使得它可以很好地解决工业界大规模数据的问题。 本文将从XGBoost的数学原理和工程实现上进行介 …

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）极致梯度提升，是一种基于GBDT的算法或者说工程实现。 XGBoost的基本思想和GBDT相同，但是做了一些优化，比如二阶导数使损失函数更精准； 正则项 避免树过拟合； Block存储 可以并行计算等。 XGBoost具有 高效 、 灵活 和 轻便 的特点，在数据挖掘、推荐系统等领域得到广泛的应用。 本文先回顾GBDT、泰勒公式、正则、一元二次函数等XGBoost的基础知识；接着介绍XGBoost原理、目标函数求导、目标函数解和学习训练；然后 …

XGBoost 是一种最近在应用机器学习和 Kaggle 结构化或表格数据竞赛中占据主导地位的算法。 XGBoost 是为速度和性能而设计的 梯度提升决策树 的实现。 RLGj">在这篇文章中，您将了解 XGBoost 并简要介绍它是什么、它来自哪里以及如何了解更多信息。 看完这篇文章你会知道： XGBoost 是什么以及项目的目标。 为什么 XGBoost 必须成为您的机器学习工具包的一部分。 您可以在这里了解更多信息，以便在您的下一个机器学习项目中开始使用 XGBoost。 什么是 …

2025年1月7日 · XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种高效的梯度提升库，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。 它以其出色的性能和灵活性，在众多机器学习算法中脱颖而出。 本指南旨在帮助Python新手轻松入门XGBoost，并掌握其高效使用方法。 XGBoost是基于GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）算法实现的，它通过迭代训练多个决策树来提升模型性能。 XGBoost的特点包括： 高效：使用并行计算，提升计算速度。 灵活：支持多种数据格式 …

2024年4月26日 · XGBoost全称是Extreme Gradient Boosting (极限梯度提升算法)，是梯度提升树算法（GBDT）的改良版本，属于集成学习技术框架中Boosting方法之一，用于监督学习，善于处理不同类型表格数据。 该算法是2016年陈天奇在其毕业博士论文《 XGBoost：A Scalable Tree Boosting System》（https://arxiv.org/pdf/1603.02754.pdf ） 中提出，是在GBDT算法基础上进行了许多改进，使其运算速度更快，并更适合工程上应用。

2023年12月25日 · XGBoost 是一种高效且可扩展的 gradient boosting 算法，它在许多机器学习任务中表现出色，如分类、回归和排名等。 XGBoost 的核心思想是通过构建一系列有序的决策树来逐步改进模型，每个树都尝试纠正前一个树的错误。 这种方法通常可以提高模型的准确性，同时减少过拟合的风险。 XGBoost 的主要特点包括： 支持并行和分布式计算，可以在多个 CPU 或 GPU 核心上运行，提高训练速度。 具有高效的内存使用策略，可以在有限的内存情况下处理大规 …

2018年4月29日 · 在运行 XGBoost 之前, 我们必须设置三种类型的参数: （常规参数）general parameters，（提升器参数）booster parameters和（任务参数）task parameters。 本文只介绍xgboost自带的API， Scikit-Learn 的API可以对照参考。 'booster':'gbtree', 'min_child_weight': 100, 'eta': 0.02, 'colsample_bytree': 0.7, 'max_depth': 12, 'subsample': 0.7, 'alpha': 1, 'gamma': 1, 'silent': 1, 'objective': 'reg:linear',

2024年9月7日 · XGBoost 是 eXtreme Gradient Boosting 的缩写称呼，它是一个非常强大的 Boosting 算法工具包，优秀的性能（效果与速度）让其在很长一段时间内霸屏数据科学比赛解决方案榜首，现在很多大厂的机器学习方案依旧会首选这个模型。 XGBoost 在并行计算效率、缺失值处理、控制过拟合、预测泛化能力上都变现非常优秀。 本文我们给大家详细展开介绍 XGBoost，包含「算法原理」和「工程实现」两个方面。 关于 XGBoost 的原理，其作者陈天 …

用专业术语来描述的话，那就是xgboost是 Boosting 的方式，核心特点在于降低偏差，逻辑是串行的；而随机森林是Bagging的方式，核心特点在于降低方差，逻辑是并行的。 弄清楚了算法流程，我们还需要关注流程中的细节。 需要搞明白的事情有两个：（1）什么是CART树？ （2）CART树模型如何得到？ 简单理解，CART树首先是一个树；在此基础上，每个叶子节点 j 都会被赋予一个节点值 w_j。 假设第 i 个样本 x_i 和第 j 个节点之间的映射关系为. j=q (x_i) \\ 以 …

2024年1月17日 · 在本文中，我们将结合XGBoost模块中的函数和方法，以及实际数据分析和挖掘案例，详细介绍 XGBoost参数 的应用与调优。 1. XGBoost的常用参数概述. 首先，让我们来看一下XGBoost的一些常用参数。 在XGBoost模块中，可以通过 xgboost.XGBRegressor 或 xgboost.XGBClassifier 来构建回归或分类 模型。 一些关键参数包括学习率（learning_rate）、树的深度（max_depth）、子样本比例（subsample）等。 我们将结合这些参数，通过具体的代 …