2019年4月27日 · 博客详细介绍了XGBoost中用于寻找候选分割点的加权分位数略图算法，该算法解决了在处理权重数据时的难题，并提供了一种有理论保证的分布式解决方案。 3.3 Weighted …

2016年3月9日 · In this paper, we describe a scalable end-to-end tree boosting system called XGBoost, which is used widely by data scientists to achieve state-of-the-art results on many …

2019年5月4日 · xgb中提出了基于权重的quantile sketch算法，也就是weighted quantile sketch。 采样，借鉴随机森林的思路，支持训练数据采样和特征采样。 训练数据采样比例 subsample …

2018年10月12日 · 有了Weighted Quantile Sketch，我们就可以求得一个大数据集每个特征的近似分位点，也就是求得了算法2中最核心的 S k = {sk1,sk2,...,skl}。

GK算法是一种在 具有确定性误差边界的高速数据流中计算近似分位数的快速算法。 对于大小为N的数据流，其中N是预先未知的，算法将流划分为大小呈指数增长的子流。 对于每个具有固 …

分布式加权直方图算法是XGBoost提出的一种可并行的算法，树节点在进行分裂时，需要计算特征的信息增益，该算法用于高效地生成候选分裂点，对于大型的数据集，如果每个实例具有相等 …

2020年6月16日 · XGBoost提供了一整套解决方案叫做”Weighted Quantile Sketch”，它大概的功能是，可以在流式数据或者超大规模数据中，找到有一定精度保证的“近似分位点”，在论文的补 …

xgb中提出了基于权重的quantile sketch算法，也就是weighted quantile sketch。 就单独理解 xgboost 的话，你没必要再去深究这个算法了，因为这个算法是在GK算法框架基础上进行阐述 …

2018年10月22日 · 设置为0.5，则意味着XGBoost将从整个样本集合中随机的抽取出50%子样本建立树模型，这能够防止过拟合。 取值范围为： (0,1]。 典型值0.5-1. 选取构造树的特征比例。 …

2019年10月22日 · 分布式加权直方图算法是XGBoost提出的一种可并行的算法，树节点在进行分裂时，需要计算特征的信息增益，该算法用于高效地生成候选分裂点，对于大型的数据集，如果 …