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 …

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。

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 is an optimized distributed gradient boosting library designed to be highly efficient, flexible and portable. It implements machine learning algorithms under the Gradient Boosting framework. XGBoost provides a parallel tree boosting (also known as GBDT, GBM) that solve many data science problems in a fast and accurate way.

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10月8日 · 在 机器学习 中， XGBoost 是一种基于梯度提升的 决策树 （GBDT）实现，因其卓越的性能和速度，广泛应用于分类、回归等任务。 尤其在Kaggle竞赛中，XGBoost以其强大的表现受到开发者青睐。 本文将带你从安装、基本概念到模型调优，全面掌握 XGBoost 的使用。 2. 什么是XGBoost？ XGBoost是基于梯度提升框架的一个优化版本。 梯度提升是一种迭代的集成算法，通过不断构建新的树来补充之前模型的错误。 它依赖多个决策树的集成效果，来提高最终 …

2023年3月20日 · 文章深入探讨了XGBoost的数学原理，包括目标函数、决策树构建和正则化，以及泰勒展开的作用。 同时，介绍了XGBoost的工程实现，如列块并行学习、缓存访问优化和“核外”计算，以及其在处理缺失值和并行训练方面的策略。 文章还讨论了XGBoost的优缺点，并解答了XGBoost与GBDT的区别、泰勒二阶展开的优势、缺失值处理方式以及并行训练的实现机制。 XGBoost 的全称是eXtreme Gradient Boosting，它是经过优化的分布式梯度提升库，旨在高效 …

2023年3月28日 · XGBoost (Extreme Gradient Boosting),即一种高效的梯度提升 决策树算法。 他在原有的GBDT基础上进行了改进，使得模型效果得到大大提升。 作为一种前向加法模型，他的核心是采用集成思想—— Boosting 思想，将多个弱学习器通过一定的方法整合为一个强学习器。 即用多棵树共同决策，并且用每棵树的结果都是目标值与之前所有树的预测结果之差 并将所有的结果累加即得到最终的结果，以此达到整个模型效果的提升。 XGBoost是由多棵CART …

XGBoost 是陈天奇等人开源的一个机器学习项目，高效地实现了 GBDT 算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在 Kaggle 竞赛及其他许多机器学习竞赛中，并取得了不错的成绩。 2015 年 29 组优胜方案中 17 组使用了 XGBoost。 Bagging：Leverages unstable base learners that are weak because of overfitting. Boosting: Leverage stable base learners that are weak because of underfitting.

2024年10月9日 · 在 机器学习 中， XGBoost 是一种基于梯度提升的决策树（GBDT）实现，因其卓越的性能和速度，广泛应用于分类、回归等任务。 尤其在Kaggle竞赛中，XGBoost以其强大的表现受到开发者青睐。 本文将带你从安装、基本概念到模型调优，全面掌握 XGBoost 的使用。 2. 什么是XGBoost？ XGBoost是基于梯度提升框架的一个优化版本。 梯度提升是一种迭代的集成算法，通过不断构建新的树来补充之前模型的错误。 它依赖多个决策树的集成效果，来提高最终 …