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为什么训练具有伪Huber损失的Xgboost模型会返回一个恒定的测试指标？

训练具有伪Huber损失的Xgboost模型返回恒定的测试指标可能是由于以下原因：

伪Huber损失函数的特性：伪Huber损失函数是一种平滑的损失函数，它在误差较小的情况下近似于均方误差（MSE），而在误差较大的情况下近似于绝对值误差（MAE）。这种损失函数的特性使得模型对于异常值的敏感度较低，更加偏向于拟合较小的误差。因此，当训练数据中存在较大的异常值时，模型可能会倾向于拟合这些异常值，导致测试指标保持恒定。
数据集中存在较大的噪声或异常值：如果训练数据集中存在较大的噪声或异常值，这些数据点可能会对模型的训练产生较大的影响。伪Huber损失函数的平滑特性使得模型对于这些异常值的拟合较为稳定，从而导致测试指标保持恒定。
模型过拟合：过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差的情况。如果训练数据中存在较大的噪声或异常值，并且模型过度拟合了这些数据点，那么模型在测试数据上的表现可能会保持恒定。

针对这个问题，可以考虑以下解决方案：

数据预处理：对于存在异常值或噪声的数据集，可以进行数据清洗和预处理，例如使用离群值检测方法识别和处理异常值，或者使用平滑技术减少噪声的影响。
特征工程：通过合理的特征选择和特征变换，可以提高模型对于异常值的鲁棒性。例如，使用基于树的模型时，可以考虑使用分箱技术将连续特征离散化，从而减少异常值的影响。
模型调参：调整模型的超参数，例如正则化参数、学习率等，可以控制模型的复杂度，减少过拟合的风险。
交叉验证：使用交叉验证技术评估模型的性能，可以更好地了解模型在不同数据子集上的表现，从而减少过拟合的可能性。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

数据清洗和预处理：腾讯云数据清洗服务（https://cloud.tencent.com/product/dqc）
特征工程：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
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交叉验证：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）

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如何选择合适的损失函数

如何选择合适的损失函数机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。...MAE损失适用于训练数据被离群点损坏的时候（即，在训练数据而非测试数据中，我们错误地获得了不切实际的过大正值或负值）。...使用MAE训练神经网络的一个大问题是经常会遇到很大的梯度，使用梯度下降时可能导致训练结束时错过最小值。对于MSE，梯度会随着损失接近最小值而降低，从而使其更加精确。...为什么我们需要二阶导数？许多机器学习模型的实现（如XGBoost）使用牛顿方法来寻找最优解，这就是为什么需要二阶导数（Hessian）的原因。...它仍然存在梯度和Hessian问题，对于误差很大的预测，其梯度和hessian是恒定的。因此会导致XGBoost中没有分裂。

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到底该如何选择损失函数？

机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。...MAE损失适用于训练数据被离群点损坏的时候（即，在训练数据而非测试数据中，我们错误地获得了不切实际的过大正值或负值）。...使用MAE训练神经网络的一个大问题是经常会遇到很大的梯度，使用梯度下降时可能导致训练结束时错过最小值。对于MSE，梯度会随着损失接近最小值而降低，从而使其更加精确。...为什么我们需要二阶导数？许多机器学习模型的实现（如XGBoost）使用牛顿方法来寻找最优解，这就是为什么需要二阶导数（Hessian）的原因。...它仍然存在梯度和Hessian问题，对于误差很大的预测，其梯度和hessian是恒定的。因此会导致XGBoost中没有分裂。

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如何选择合适的损失函数，请看......

翻译 | 张建军编辑 | 阿司匹林机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数，我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。...MAE损失适用于训练数据被离群点损坏的时候（即，在训练数据而非测试数据中，我们错误地获得了不切实际的过大正值或负值）。...使用MAE训练神经网络的一个大问题是经常会遇到很大的梯度，使用梯度下降时可能导致训练结束时错过最小值。对于MSE，梯度会随着损失接近最小值而降低，从而使其更加精确。...为什么我们需要二阶导数？许多机器学习模型的实现（如XGBoost）使用牛顿方法来寻找最优解，这就是为什么需要二阶导数（Hessian）的原因。...它仍然存在梯度和Hessian问题，对于误差很大的预测，其梯度和hessian是恒定的。因此会导致XGBoost中没有分裂。

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如果我们的数据中有一个离群点，e的值将会很高，将会远远大于|e|。这将使得和以MAE为损失的模型相比，以MSE为损失的模型会赋予更高的权重给离群点。...MAE损失适用于训练数据被离群点损坏的时候（即，在训练数据而非测试数据中，我们错误地获得了不切实际的过大正值或负值）。...使用MAE训练神经网络的一个大问题是经常会遇到很大的梯度，使用梯度下降时可能导致训练结束时错过最小值。对于MSE，梯度会随着损失接近最小值而降低，从而使其更加精确。...为什么我们需要二阶导数？许多机器学习模型的实现（如XGBoost）使用牛顿方法来寻找最优解，这就是为什么需要二阶导数（Hessian）的原因。...它仍然存在梯度和Hessian问题，对于误差很大的预测，其梯度和hessian是恒定的。因此会导致XGBoost中没有分裂。

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机器学习大牛最常用的5个回归损失函数，你知道几个？

然而这就会降低模型的整体性能。如果训练数据被异常点所污染，那么MAE损失就更好用（比如，在训练数据中存在大量错误的反例和正例标记，但是在测试集中没有这个问题）。...MSE损失的梯度随损失增大而增大，而损失趋于0时则会减小。这使得在训练结束时，使用MSE模型的结果会更精确。...为何要使用Huber损失？使用MAE训练神经网络最大的一个问题就是不变的大梯度，这可能导致在使用梯度下降快要结束时，错过了最小点。而对于MSE，梯度会随着损失的减小而减小，使结果更加精确。...它具有Huber损失所有的优点，但不同于Huber损失的是，Log-cosh二阶处处可微。为什么需要二阶导数？许多机器学习模型如XGBoost，就是采用牛顿法来寻找最优点。...下面让我们看一个实际的例子，以便更好地理解基于分位数损失的回归是如何对异方差数据起作用的。分位数回归与最小二乘回归左：b/wX1和Y为线性关系。具有恒定的残差方差。

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机器学习中常用的5种回归损失函数，你都用过吗？

训练一个机器学习模型时，我们的目标就是找到损失函数达到极小值的点。当预测值等于真实值时，这两种函数都能达到最小。下面是这两种损失函数的python代码。...MSE损失的梯度随损失增大而增大，而损失趋于0时则会减小。这使得在训练结束时，使用MSE模型的结果会更精确。 ?...04 为何要使用Huber损失？使用MAE训练神经网络最大的一个问题就是不变的大梯度，这可能导致在使用梯度下降快要结束时，错过了最小点。而对于MSE，梯度会随着损失的减小而减小，使结果更加精确。...它具有Huber损失所有的优点，但不同于Huber损失的是，Log-cosh二阶处处可微。为什么需要二阶导数？许多机器学习模型如XGBoost，就是采用牛顿法来寻找最优点。...下面让我们看一个实际的例子，以便更好地理解基于分位数损失的回归是如何对异方差数据起作用的。 ****分位数回归与最小二乘回归**** ? 左：b/wX1和Y为线性关系。具有恒定的残差方差。

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XGBoost中的参数介绍

即使没有进行任何分割的树仍可能包含一个具有非零分数的单个叶子节点范围: [0,∞] max_depth [默认值=6] 树的最大深度。增加此值将使模型更复杂，更容易过拟合。0 表示深度无限制。...请注意，在训练深树时，XGBoost 会消耗大量内存。exact tree 方法要求非零值。...] 用于训练多目标模型（包括多目标回归和多类分类）的策略 one_output_per_tree: 每个目标一个模型。...Pseudo-Huber损失的参数。...如果在训练中指定了它，XGBoost将从输入模型继续训练。 model_out [默认=NULL]：训练完成后输出模型的路径。

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我的XGBoost学习经历及动手实践

XGBoost公式2 现在我们对手稿的内容进行详细的讲解： 1. 优化目标： ? 我们的任务是找到一组树使得OBj最小，很明显这个优化目标OBj可以看成是样本的损失和模型的复杂度惩罚相加组成。...将其设置为1-10的值可能有助于控制更新。范围：[0，∞] subsample：默认值= 1，构建每棵树对样本的采样率，如果设置成0.5，XGBoost会随机选择一半的样本作为训练集。...monotone_constraints：可变单调性的约束，在某些情况下，如果有非常强烈的先验信念认为真实的关系具有一定的质量，则可以使用约束条件来提高模型的预测性能。...reg:squaredlogerror,对数平方损失。 reg:logistic,逻辑回归 reg:pseudohubererror,使用伪Huber损失进行回归，这是绝对损失的两倍可微选择。...自定义损失函数和评价指标： eval_metric：验证数据的评估指标，将根据目标分配默认指标（回归均方根，分类误差，排名的平均平均精度），用户可以添加多个评估指标 rmse，均方根误差；rmsle：均方根对数误差

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深入理解GBDT回归算法

之前我们介绍过Gradient Boosting算法在迭代的每一步构建一个能够沿着梯度最陡的方向降低损失的学习器来弥补已有模型的不足。...，我们的目标是得到最终的回归树 ? 。（1）初始化第一个弱学习器 ? ： ? （2）对于建立M棵分类回归树 ? ： a）对 ? ，计算第 ? 棵树对应的响应值（损失函数的负梯度，即伪残差）： ?...测试数据如下表所示，只有一组数据，年龄为25、体重为65，我们用在训练集上训练好的GBDT模型预测该组数据的身高值为多少。 ?...GBDT回归任务常见的损失函数对于GBDT回归模型，sklearn中实现了四种损失函数，有均方差'ls', 绝对损失'lad', Huber损失'huber'和分位数损失'quantile'。...learning_rate的值越小，就需要越多的弱学习器数来维持一个恒定的训练误差(training error)常量。

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Kaggle&TianChi分类问题相关纯算法理论剖析导读Bias-Variance-TradeofGBDT 理论剖析GBDT 实战剖析

接下来，我们再看看更加详细的做法：初始化部分，在这次梳理之前，我也一直认为是随机构造的，这边看完伪代码我才知道，在初始值设置的时候，考虑了直接使得损失函数极小化的常数值，它是只有一个根节点的树，即是一个...综上，假设test集合第i轮预测中，根据训练集训练出来的New function不妨记为fi(x)、最优步长γi、缩减率v，可得到最终的迭代公式为：损失函数介绍刚才上面我举了一个mse作为损失函数的例子...默认是对数似然损失函数"deviance"。对于回归模型，有均方差"ls", 绝对损失"lad", Huber损失"huber"和分位数损失“quantile”。默认是均方差"ls"。...，造成训练集效果优秀，测试集差；如果在bagging（random forest）采取了过浅的基模型，组合模型的拟合能力会不足，我们可以考虑增加深度，甚至不控制生长。...我第一任老大，现在在阿里做算法专家，他根据24个数据集合上以不同的调参流程去训练相同的测试集得出的效果对比，总结出以下一个流程：先确定快速训练的n_estimators和learning_rate，之后所有的调参基于这个确定的值

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集成学习需要理解的一些内容

image 负梯度：sign(y-h(x)) 初始模型F0由目标变量的中值给出 Huber损失：mse和绝对损失的结合负梯度：y-h(x)和sign(y-h(x))分段函数它是MSE和绝对损失的组合形式...image 内会让损失向下降对方向前进即便拟合损失函数负梯度是可行的，为什么不直接拟合残差？拟合负梯度好在哪里？...子采样每一棵树基于原始原本的一个子集进行训练 rf是有放回采样，gbdt是无放回采样特征子采样可以来控制模型整体的方差利用Shrinkage收缩，控制每一棵子树的贡献度每棵Cart树的枝剪为什么集成算法大多使用树类模型作为基学习器...训练时：缺失值数据会被分到左子树和右子树分别计算损失，选择较优的那一个预测时：如果训练中没有数据缺失，预测时出现了数据缺失，那么默认被分类到右子树 xgboost在计算速度上有了哪些点上提升？...如果任一个叶子结点的样本权重低于某一个阈值（最小样本权重和），也会放弃此次分裂 XGBoost 先从顶到底建立树直到最大深度，再从底到顶反向检查是否有不满足分裂条件的结点，进行剪枝 XGBoost模型如果过拟合了怎么解决

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Adaboost, GBDT 与 XGBoost 的区别

另外值得注意的是在训练过程中，每个新的模型都会基于前一个模型的表现结果进行调整，这也就是为什么 AdaBoost 是自适应（adaptive）的原因。算法如下： ? ? 图片来源：同上。...我们可以训练一个回归树 h 来拟合数据组 ? 。这样我们就得到了一个更好的模型 ? ，重复这一过程，我们最终得到了一个让人满意的模型。...square loss的优点是便于理解和实现，缺点在于对于异常值它的鲁棒性较差，如下图： ? 图片来源：同上。一个异常值造成的损失由于二次幂而被过分放大，会影响到最后得到模型在测试集上的表现。...除了损失函数的区别外，分类问题和回归问题的区别还在于当我有多个类的时候，我可能会训练多个分类器。比如如果要去识别手写字母的话，我可能会训26个分类器来分别去求该手写字母为A/.../Z的概率。...梯度提升树中为什么说目标函数关于当前模型的负梯度是残差的近似值？机器学习算法中 GBDT 和 XGBOOST 的区别有哪些？

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记录几个经典模型

gbdt通过多轮迭代,每轮迭代生成一个弱分类器,每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练...._{m})$ 模型一共训练M轮,每轮产生一个弱分类器$T(x;\theta_m)$,弱分类器的损失函数\hat{\theta}\_m=argmin\_{\theta\_m}\sum\_{i=1}^{N}...拟合残差,梯度下降 2.6 gbdt的效果相比于传统的LR，SVM效果为什么好一些？...1.框架参数步长 - 选择一个较大的步长迭代次数或者说学习器的个数 - 100左右学习率$\eta$ 损失函数 - 分类问题和回归问题不一样(分类问题有对数似然和指数似然函数;回归模型有均方误差,...绝对损失,Huber损失和分位数损失) 2.弱学习器参数树的深度 - 10-100 最大特征数 - 划分时考虑的最大特征数最小叶子结点样本数最大叶子结点个数 - 限制最大叶子结点数,防止过拟合 2.8

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模型记录

回归树：回归树总体流程类似于分类树，区别在于，回归树的每一个节点都会得到一个预测值，以年龄为例，该预测值等于属于这个节点的所有人年龄的平均值。...当采用平方误差损失函数时，每一个棵回归树学习的是之前所有树的结论和残差，拟合得到一个当前的残差回归树。...但对于一般的损失函数，往往每一步优化没那么容易（如绝对值损失函数和Huber损失函数），所以有梯度下降方法。...2.GBDT在优化函数中只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。 3.xgboost在代价函数中加入了正则项，控制了模型的复杂度。...4.RandomForest 用bootstrap自助法生成m个训练集，对每个训练集构造一颗决策树，在节点找特征进行分裂的时候，并不是对所有特征找到使得指标（如信息增益）最大的，而是在特征中随机抽取一部分特征

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pycaret之训练模型（创建模型、比较模型、微调模型）

1、比较模型这是我们建议在任何受监管实验的工作流程中的第一步。此功能使用默认的超参数训练模型库中的所有模型，并使用交叉验证评估性能指标。它返回经过训练的模型对象。...对于受监督的模块（分类和回归），此函数将返回一个表，该表具有k倍交叉验证的性能指标以及训练有素的模型对象。...对于无监督的模块对于无监督的模块集群，它会返回性能指标以及经过训练的模型对象，而对于其余的无监督的模块异常检测，自然语言处理和关联规则挖掘，则仅返回经过训练的模型对象。...尽管有一个单独的函数可以对训练后的模型进行集成，但是在通过create_model函数中的ensemble参数和方法参数创建时，有一种快速的方法可以对模型进行集成。...对于有监督的学习，此函数将返回一个表，该表包含k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。对于无监督学习，此函数仅返回经过训练的模型对象。

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第12章使用TensorFlow自定义模型并训练

对于训练中的每个批次，Keras会调用函数huber_fn()计算损失，用损失来做梯度下降。另外，Keras会从一开始跟踪总损失，并展示平均损失。在保存这个模型时，这个自定义损失会发生什么呢？...层的权重会使用初始化器的返回值。在每个训练步骤，权重会传递给正则化函数以计算正则损失，这个损失会与主损失相加，得到训练的最终损失。...对于指标，处理方法有所不同。自定义指标损失和指标的概念是不一样的：梯度下降使用损失（比如交叉熵损失）来训练模型，因此损失必须是可微分的（至少是在评估点可微分），梯度不能在所有地方都是0。...result()方法计算并返回最终值，在这个例子中，是返回所有实例的平均Huber损失。当你将指标用作函数时，update_state()方法先被调用，然后调用result()方法，最后返回输出。...因为还有些内容需要掌握：首先，如何基于模型内部定义损失或指标，第二，如何搭建自定义训练循环。基于模型内部的损失和指标前面的自定义损失和指标都是基于标签和预测（或者还有样本权重）。

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机器学习常见的损失函数以及何时使用它们

在数学优化和决策理论中，损失函数或成本函数将一个或多个变量的值映射为一个实数，该实数直观地表示与该事件相关的一些“成本”。 ?...但是一般两者语义没有明显的区分。损失函数直接反映了机器学习模型的预测结果。一般而言，损失函数越低，所建立的模型所提供的结果就越好。所以损失函数被用于评估模型的性能，通常人们想要损失函数最小化。...假定符号如下： n/m——训练样本的数量； i——第i个训练样本； y(i)——第i个样本的真实值； y_hat(i)——第i个样本的预测值。...它测量一组预测中误差的平均大小，而不考虑它们的方向。 ? ? 相应的成本函数是这些绝对误差（MAE）的平均值。与MSE损失函数相比，MAE损失函数对异常值具有更强的鲁棒性。...它具有Huber损失函数的所有优点，而且它在任何地方都是两次可微的，不像Huber损失函数不具有可微性质。而一些学习算法，如XGBoost使用牛顿法来寻找最佳值，因此需要二阶导数（Hessian）。

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