常见问题解答

本文档包含关于XGBoost的常见问题。

如何调整参数

请参阅参数调整指南。

模型描述

请参阅提升树介绍。

大数据集

XGBoost被设计为内存高效。通常，只要数据适合本机内存，它就可以处理问题。这通常意味着数百万个实例。
如果内存不足，请查看使用分布式训练的教程页面，或者使用外部内存版本。

处理分类特征

访问这个教程，了解分类数据处理和一些实际示例的演练。

为什么不在X（Spark, Hadoop）之上实现分布式XGBoost？

需要知道的第一件事是分布式并不一定能解决所有问题。相反，它会带来更多的问题，比如更多的通信开销和容错问题。最终的问题还是会回到如何推动每个计算节点的极限，并使用更少的资源完成任务（因此通信更少，失败的机会也更小）。

为了实现这些目标，决定重用单节点XGBoost的优化，并在其之上构建分布式版本。机器学习中对通信的需求相当简单，在意义上可以依赖一组有限的API（在案例中是rabit）。这样的设计允许重用大部分代码，同时可以移植到主要平台，如Hadoop/Yarn、MPI、SGE。最重要的是，它推动了可以使用的计算资源的极限。

如何将模型移植到系统？

XGBoost的模型和数据格式是可交换的，这意味着用一种语言训练的模型可以在另一种语言中加载。这意味着可以使用R训练模型，而使用Java或C++进行预测，后者在生产系统中更为常见。也可以使用分布式版本训练模型，并从Python加载它们进行交互式分析。有关更多信息，请参阅模型IO。

支持LambdaMART吗？

是的，XGBoost实现了LambdaMART。查看参数中的目标部分。

如何处理缺失值

XGBoost默认支持缺失值。在树算法中，缺失值的分支方向是在训练过程中学习的。gblinear提升器将缺失值视为零。

当指定了缺失参数时，输入预测器中等于缺失的值将被视为缺失并移除。默认情况下，它被设置为NaN。

运行之间的结果略有不同

这可能会发生，由于浮点数求和顺序的非确定性和多线程。此外，分布式框架的数据分区变化也可能会出现问题。尽管通常整体的准确性会保持不变。

为什么使用稀疏和密集数据时看到不同的结果？

“稀疏”元素被视为“缺失”由树提升器处理，并由线性提升器作为零处理。但是，如果把稀疏矩阵转换回密集矩阵，稀疏矩阵可能会用0填充缺失的条目，这对于xgboost来说是一个有效的值。

参考

• https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/faq.html