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、灵活且可移植。 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 …

2020年5月22日 · 一组用于展示原始数据上的结果，一组用于展示上一个参数调节完毕后的结果，最后一组用于展示现在我们在调节的参数的结果。 说明: 弱分类器的数量,就是建立多少课树. 作用: n_estimators越大，模型的学习能力就会越强，模型也越容易过拟合. 参数推荐: 一般都不会建议一个太大的数目，300以下为佳,如果数据量是几十万甚至百万可以适当调高。 注意点: 1树的数量前期影响模型效果大,后期减小,并且可能因为数量过多导致效果下降或者过拟合. 说明: 控制抽样 …

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 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，其作者陈天奇本人有一个非常详尽的 Slides …

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 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.

针对一个训练集，xgboost首先使用 CART树 训练得到一个模型，这样针对每个样本都会产生一个偏差值；然后将样本偏差值作为新的训练集，继续使用CART树训练得到一个新模型；以此重复，直至达到某个退出条件为止。 最终的xgboost模型就是将上述所有模型进行加和。 假设一共有M个模型，每个模型的输出被定义为 f_i，那么xgboost模型的最终输出 \hat y_i 为. \hat y_i=\sum_ {i=1}^Mf_i (x_i) \\ 显然，xgboost和随机森林一样，也是多个模型的集成，但是它们之间还存在 …

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 …

2024年5月21日 · XGBoost的核心思想是基于梯度提升决策树（GBDT）的提升算法，通过逐步构建一系列弱学习器（通常是决策树），并将其组合成一个强学习器，从而提高预测性能。 2014年，陈天奇（Tianqi Chen）提出并开发。 主要目的是解决当时机器学习中存在的效率和性能问题。 XGBoost通过多种技术改进，实现了在速度和性能上的显著提升，包括： 正则化：通过对模型复杂度进行正则化处理，防止过拟合。 并行处理：通过在分布式环境中 并行计算，提高了模型训 …