XGBoost算法原理

XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是一种基于梯度提升决策树的机器学习算法,它通过优化损失函数来构建模型。XGBoost在许多数据科学竞赛中取得了成功,并且由于其高效性和准确性而广受好评。

1. 梯度提升框架


在开始讨论XGBoost之前,我们先简要回顾一下梯度提升的基本思想。梯度提升是一种迭代地添加新的弱学习器到模型中的方法,目的是最小化一个可微分的损失函数。每个新增的学习器都试图纠正前一轮预测的结果与真实值之间的差距。具体来说,在每一轮迭代中,新加入的学习器是针对当前模型预测误差的负梯度方向训练得到的。

2. XGBoost概述


XGBoost继承了传统梯度提升机的思想,但引入了一些重要的改进,使得它更加高效和强大:

正则化:XGBoost允许对模型复杂度施加惩罚,有助于防止过拟合。
并行处理:虽然树的构造过程本质上是顺序的,但XGBoost能够并行地计算特征的最佳分割点。
灵活性:支持多种目标函数和评估标准,包括回归、分类等。
处理缺失值:可以自动处理输入数据中的缺失值。
剪枝策略:不同于传统的从顶部到底部生长树的方法,XGBoost使用了一种从底部向上的剪枝技术,这有助于获得更简洁的树结构。

本文的论述比较简单更细致的论述请参考机器学习理论与实战


3. 泰勒公式与二阶展开

为了理解XGBoost如何利用泰勒公式进行优化,首先需要了解泰勒公式的概念。对于一维情况下的函数f(x),在点x_0处的泰勒级数为:
f(x) = f(x_0) + f'(x_0)(x - x_0) + \frac{1}{2}f''(x_0)(x - x_0)^2 + ...

当我们只考虑直到二次项时,这就是所谓的二阶泰勒近似。对于多变量函数L(y, \hat{y}),其中y是实际标签,\hat{y}是预测值,我们可以写出类似的表达式,但这里涉及的是偏导数。对于XGBoost而言,关键在于如何利用这个性质来逼近损失函数的变化。

假设我们已经有一个基础模型F_{m-1}(x),现在想要添加一个新的基学习器h_m(x)来改善模型。新的模型可以表示为F_m(x) = F_{m-1}(x) + h_m(x)。我们的目标是最小化总体损失函数L(y, F_m(x))。根据泰勒定理,我们可以将L(y, F_m(x))关于F_{m-1}(x)进行二阶展开:

L(y, F_m(x)) \approx L(y, F_{m-1}(x)) + g_m(F_{m-1}(x))h_m(x) + \frac{1}{2}h^2_m(x)H_m(F_{m-1}(x))

这里,
- g_m = \frac{\partial L(y, F_{m-1}(x))}{\partial F_{m-1}(x)} 是损失函数关于F_{m-1}(x)的一阶导数,
- H_m = \frac{\partial^2 L(y, F_{m-1}(x))}{\partial (F_{m-1}(x))^2}是二阶导数。

通过这样的方式,问题转化为了寻找合适的h_m(x)以最小化上述近似损失函数。值得注意的是,g_mH_m实际上并不直接依赖于h_m(x),而是由现有模型F_{m-1}(x)以及给定的数据集决定的。

4. 树结构的学习

在XGBoost中,h_m(x)通常选择为一颗决策树。因此,问题进一步转化为确定该树的结构——即选择哪些特征作为分裂条件,以及如何设置这些条件的具体阈值。这一过程涉及到贪心算法,旨在每次选择最佳分裂方案,以最大化每次分裂后的增益。

对于给定的候选分裂方案,XGBoost计算增益如下:
Gain = \frac{1}{2}[\frac{G_L^2}{H_L+\lambda} + \frac{G_R^2}{H_R+\lambda} - \frac{(G_L+G_R)^2}{H_L+H_R+\lambda}] - \gamma

其中,G_L, G_R, H_L, H_R分别是左子节点和右子节点上所有样本的g_mH_m之和;\lambda, \gamma是正则化参数,用于控制模型复杂度。

5. 总结

通过上述分析可以看出,XGBoost通过采用泰勒公式进行二阶展开,有效地将复杂的非线性优化问题简化为一系列局部最优解的选择过程。这种方法不仅提高了计算效率,还增强了模型泛化能力。此外,结合其他特性如正则化和支持并行计算,XGBoost成为了一个非常强大的工具,适用于各种规模的数据集和不同的应用场景。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/62792.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Burp Suite 全面解析:开启你的 Web 安全测试之旅

声明! 学习视频来自B站up主 **泷羽sec** 有兴趣的师傅可以关注一下,如涉及侵权马上删除文章,笔记只是方便各位师傅的学习和探讨,文章所提到的网站以及内容,只做学习交流,其他均与本人以及泷羽sec团队无关&a…

vim插件管理器vim-plug替代vim-bundle

文章目录 vim-plug与vim-bundle对比vim-plug安装vim-plug管理安装插件相关文章 vim-plug与vim-bundle对比 vim-plug 和 vim-bundle 都是 Vim 的插件管理器,但它们有一些关键的区别。以下是两者的主要对比: 易用性和简洁性 vim-plug: 易用性: vim-plug …

cuda安装地址

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivewindwos nvcc -V

LeetCode78:子集

链接:78. 子集 假设我们要求[1, 2, 3]的子集: 我们知道[1, 2]的子集是A: 而[1, 2, 3]就是比[1, 2]多了一个元素3;所以将3加入到上述A中的每个集合中,得到一个新集合B: 结论:[1, 2, 3]的子集就…

【IntelliJ IDEA 中 Run Dashboard 不显示端口号问题解决办法】

IntelliJ IDEA 中 Run Dashboard 不显示端口号问题解决办法 解决 IntelliJ IDEA Run Dashboard 不显示端口号问题方法一:删除临时文件方法二:设置启动参数方法三:编辑 Run/Debug Configurations方法四:检查端口占用情况方法五&…

【k8s】监控metrics-server

metrics-server介绍 Metrics Server是一个集群范围的资源使用情况的数据聚合器。作为一个应用部署在集群中。Metric server从每个节点上KubeletAPI收集指标,通过Kubernetes聚合器注册在Master APIServer中。为集群提供Node、Pods资源利用率指标。 就像Linux 系统一样…

如何具体实现商品详情的提取?

在电商领域,获取商品详情信息对于市场分析、价格比较、商品推荐等应用场景至关重要。本文将详细介绍如何使用Java编写爬虫程序,以合法合规的方式获取淘宝商品的详情信息,并提供详细的代码示例。 1. 环境准备 在开始编写爬虫之前,…

电子电气架构 --- E/E(电子电气架构)的重新定义

我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师: 所谓鸡汤,要么蛊惑你认命,要么怂恿你拼命,但都是回避问题的根源&…

40分钟学 Go 语言高并发:Go程序性能优化方法论

Go程序性能优化方法论 一、性能指标概述 指标类型关键指标重要程度优化目标CPU相关CPU使用率、线程数、上下文切换⭐⭐⭐⭐⭐降低CPU使用率,减少上下文切换内存相关内存使用量、GC频率、对象分配⭐⭐⭐⭐⭐减少内存分配,优化GC延迟指标响应时间、处理延…

linux工程师运维工程师.云计算工程师面试题.集锦

NETWORK 1 请描述 TCP/IP 协议中主机与主机之间通信的三要素 参考答案 IP 地址( IP address) 子网掩码(subnet mask) IP 路由( IP router) 2 请描述 IP 地址的分类及每一类的范围 参考答案 A 类 1-126 B 类 128-191 C 类 192-223 D 类 224-239 组播(多播) E 类 240-25…

HCIE IGP双栈综合实验

实验拓扑 实验需求及解法 本实验模拟ISP网络结构,R1/2组成国家骨干网,R3/4组成省级网络,R5/6/7组成数据中 心网络。 配置所有ipv4地址,请自行测试直连。 R1 sysname R1 interface GigabitEthernet0/0/0ip address 12.1.1.1 255.…

springboot/ssm校园闲置物品交易系统ava大学生二手闲置交易平台web二手源码

springboot/ssm校园闲置物品交易系统ava大学生二手闲置交易平台web二手源码 基于springboot(可改ssm)htmlvue项目 开发语言:Java 框架:springboot/可改ssm vue JDK版本:JDK1.8(或11) 服务器:tomcat 数…

[CSP-J 2024] 地图探险

题目传送门 P11228 [CSP-J 2024] 地图探险 题解思路: 搜索 题目读完,首先应该意识到这是一道考察搜索的题目。只不过限定搜索方向(d表示方向,越界或者碰到障碍物后右转更改方向),限定搜素次数&#xff0…

前端番外小知识——为什么需要箭头函数?

一,问题 为什么需要箭头函数? 二,目的 消除函数的二义性 三,函数的用法 1,指令序列 2,构造器 ES6之前 function fn() {console.log(cdoerkey); } fn() // cdoerkey new fn() //cdoerkeyES6之后有了class…

5、防火墙一

防火墙的含义 firewalld:隔离功能 病毒防护: 1、入侵检测系统:在互联网访问的过程中,不阻断任何网络访问,也不会定位网络的威胁,提供告警和事后的监督,类似于监控。 2、入侵防御系统&#x…

5G学习笔记之随机接入

目录 1. 概述 2. MSG1 2.1 选择SSB 2.2 选择Preamble Index 2.3 选择发送Preamble的时频资源 2.4 确定RA-RNTI 2.5 确定发送功率 3. MSG2 4. MSG3 5. MSG4 6. 其它 6.1 切换中的随机接入 6.2 SI请求的随机接入 6.3 通过PDCCH order重新建立同步 1. 概述 随机接入…

【人工智能】探索自然语言生成(NLG):用GPT生成文本

《Python OpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门! 自然语言生成(Natural Language Generation, NLG)是自然语言处理(NLP)领域的重要分支,旨在生成符合语法和语义的自然语言文本。近年来,基于深度学习的生成式预训练模型(GPT)在NLG任务中取得了巨大…

【落羽的落羽 C语言篇】指针·之其五

文章目录 一、冒泡排序二、qsort排序1. qsort使用指南2.回调函数3. qsort函数的模拟实现 一、冒泡排序 冒泡排序的核心思想就是:两两相邻的元素进行比较和交换。 现在,我们想编写一个函数,使它能够运用冒泡排序的原理,由小到大排…

前端热门面试题目[一](HTML、CSS、Javascript、Node、Vue、React)

如何设计一个前端页面,实现PC端访问展示Web应用,移动端访问展示H5应用? 为了实现这一功能,通常需要使用响应式设计或者服务器端检测用户设备并返回相应的页面。以下是一些实现方法: 响应式设计:通过CSS媒…

【知识科普】简单讲讲Socket通讯协议

文章目录 概述一、Socket协议的基本概念二、Socket协议的类型三、Socket协议的工作原理四、Socket协议的特点五、Socket协议的应用场景 报文格式一、Socket协议报文结构二、关键字段详解三、报文示例四、注意事项 Java实现socket编程服务器端代码客户端代码运行步骤 概述 Sock…