在机器学习实践中，我们要经常用到xgboost框架去训练数据，然后用训练得到的模型再去预测其他未知的数据的标签。...在判断训练得到的模型是否合理时，一个很重要的步骤就是查看xgboost模型的特征重要性排序。如果观察得到模型的排名前几的特征都不符合我们正常的思维，那么模型很可能是不稳定或者有问题的。...在训练得到模型文件及特征映射文件后，可以通过下面一段代码查看特征排名、特征名称、特征权重值 ?...基本思想 根据结构分数的增益情况计算出来选择哪个特征的哪个分割点，某个特征的重要性，就是它在所有树中出现的次数之和。 ? ?
在结点分裂时，定义了一个阈值，如果分裂后目标函数的增益小于该阈值，则不分裂。 当引入一次分裂后，重新计算新生成的左、右两个叶子结点的样本权重和。...因此，可以采用特征并行的方法利用多个线程分别计算每个特征的最佳分割点，根据每次分裂后产生的增益，最终选择增益最大的那个特征的特征值作为最佳分裂点。...XGBoost如何评价特征的重要性 我们采用三种方法来评判XGBoost模型中特征的重要程度： 官方文档： weight ：该特征在所有树中被用作分割样本的特征的总次数。...gain ：该特征在其出现过的所有树中产生的平均增益。 cover ：该特征在其出现过的所有树中的平均覆盖范围。...注意：覆盖范围这里指的是一个特征用作分割点后，其影响的样本数量，即有多少样本经过该特征分割到两个子节点。 7.
会，同时因为特征会进行多次使用，特征用的越多，则该特征的重要性越大 gbdt如何进行正则化的？...这些block只需要在程序开始的时候计算一次，后续排序只需要线性扫描这些block即可 block可以仅存放样本的索引，而不是样本本身，这样节省了大量的存储空间 xgboost特征重要性是如何得到的？...’weight‘：代表着某个特征被选作分裂结点的次数； ’gain‘：使用该特征作为分类结点的信息增益； ’cover‘：某特征作为划分结点，覆盖样本总数的平均值； XGBoost中如何对树进行剪枝？...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...直接修改模型： 降低树的深度 增大叶子结点的权重 增大惩罚系数 subsample的力度变大，降低异常点的影响 减小learning rate，提高estimator xgboost如何调参数？
XGBoost中的一棵树的停止生长条件 当新引入的一次分裂所带来的增益Gain的分裂。这是训练损失和模型结构复杂度的博弈过程。...因此，可以采用特征并行的方法利用多个线程分别计算每个特征的最佳分割点，根据每次分裂后产生的增益，最终选择增益最大的那个特征的特征值作为最佳分裂点。...XGBoost如何评价特征的重要性 我们采用三种方法来评判XGBoost模型中特征的重要程度： 官方文档： weight ：该特征在所有树中被用作分割样本的特征的总次数。...gain ：该特征在其出现过的所有树中产生的平均增益。 cover ：该特征在其出现过的所有树中的平均覆盖范围。...注意：覆盖范围这里指的是一个特征用作分割点后，其影响的样本数量，即有多少样本经过该特征分割到两个子节点。 17.
XGBoost中的一棵树的停止生长条件 当新引入的一次分裂所带来的增益Gain的分裂。这是训练损失和模型结构复杂度的博弈过程。...因此，可以采用特征并行的方法利用多个线程分别计算每个特征的最佳分割点，根据每次分裂后产生的增益，最终选择增益最大的那个特征的特征值作为最佳分裂点。...XGBoost如何评价特征的重要性 我们采用三种方法来评判XGBoost模型中特征的重要程度： 官方文档： （1）weight - the number of times a feature is used...weight ：该特征在所有树中被用作分割样本的特征的总次数。 gain ：该特征在其出现过的所有树中产生的平均增益。 cover ：该特征在其出现过的所有树中的平均覆盖范围。...注意：覆盖范围这里指的是一个特征用作分割点后，其影响的样本数量，即有多少样本经过该特征分割到两个子节点。 17.
分裂候选点：计算所有特征的所有可能分裂点的增益，选择增益最大的分裂点。...贪心算法：采用贪心算法进行树的构建，选择分裂增益最大的特征和分裂点。 剪枝：通过最小化目标函数来决定是否保留当前分裂。...XGBoost 算法流程 初始化模型： 将初始预测值设为常数，通常是目标值的均值。 迭代训练： 计算每个候选分裂点的增益。 贪心选择最优分裂点，直到达到最大深度或其他停止条件。...灵活性：XGBoost支持多种损失函数和正则化方法，可根据具体问题进行调整。 特征重要性：XGBoost可以自动计算特征的重要性，帮助理解数据。...通过GridSearchCV进行超参数调优，可以进一步提升模型的性能。可视化部分包括实际值和预测值的散点图，以及特征重要性图，可以帮助大家更好地理解模型的表现和特征的重要性。
从贝叶斯方差角度考虑，正则项降低了模型的方差，防止模型过拟合； xgBoosting在每次迭代之后，为叶子结点分配学习速率，降低每棵树的权重，减少每棵树的影响，为后面提供更好的学习空间； xgBoosting...结构也为模型提供了并行可能，在进行结点的分裂时，计算每个特征的增益，选增益最大的特征进行下一步分裂，那么各个特征的增益可以开多线程进行； 可并行的近似直方图算法，树结点在进行分裂时，需要计算每个节点的增益...Shrinkage（缩减），相当于学习速率（xgboost中的eta）。xgboost在进行完一次迭代后，会将叶子节点的权重乘上该系数，主要是为了削弱每棵树的影响，让后面有更大的学习空间。...这个block结构也使得并行成为了可能，在进行节点的分裂时，需要计算每个特征的增益，最终选增益最大的那个特征去做分裂，那么各个特征的增益计算就可以开多线程进行。 8. 可并行的近似直方图算法。...Pruning（代价-复杂度剪枝法） XGB对特征重要性的评价： XGBoost的特征重要性是如何得到的？
Boosting算法 Boosting算法特征如下：通过将一些表现效果一般（可能仅仅优于随机猜测）的模型通过特定方法进行组合来获得一个表现效果较好的模型。...如果只是基于现有的这些点的话那么说不定得到的线段还是和之前那条差不多，那多个线段（线性分类器）就没有意义了。所以我们要稍微调整一下某些点在分类结果里的重要性，提升他们的权重。...对于特征的值有缺失的样本，xgboost可以自动学习出它的分裂方向。 xgboost工具支持并行。boosting不是一种串行的结构吗?怎么并行的？...这个block结构也使得并行成为了可能，在进行节点的分裂时，需要计算每个特征的增益，最终选增益最大的那个特征去做分裂，那么各个特征的增益计算就可以开多线程进行。 可并行的近似直方图算法。...树节点在进行分裂时，我们需要计算每个特征的每个分割点对应的增益，即用贪心法枚举所有可能的分割点。
决策树的复杂度可由叶子数 T 组成，叶子节点越少模型越简单，此外叶子节点也不应该含有过高的权重 w （类比 LR 的每个变量的权重），所以目标函数的正则项可以定义为： 即决策树模型的复杂度由生成的所有决策树的叶子节点数量...假设我们在某一节点完成特征分裂，则分列前的目标函数可以写为： 分裂后的目标函数为： 则对于目标函数来说，分裂后的收益为： 注意该特征收益也可作为特征重要性输出的重要依据。...在对节点进行分裂时需要选择增益最大的特征作为分裂，这时各个特征的增益计算可以同时进行，这也是 Xgboost 能够实现分布式或者多线程计算的原因。...正则项里包含了树的叶子节点个数、叶子节点权重的 L2 范式。正则项降低了模型的方差，使学习出来的模型更加简单，有助于防止过拟合； Shrinkage（缩减）：相当于学习速率。...本质是因为独热码编码之后的特征的表达能力较差的，特征的预测能力被人为的拆分成多份，每一份与其他特征竞争最优划分点都失败，最终该特征得到的重要性会比实际值低。
2) n_estimators则是非常重要的要调的参数，它关系到我们XGBoost模型的复杂度，因为它代表了我们决策树弱学习器的个数。这个参数对应sklearn GBDT的n_estimators。...如果模型样本量多，特征也多的情况下，需要限制这个最大深度，具体的取值一般要网格搜索调参。这个参数对应sklearn GBDT的max_depth。 ...最后可以通过调用booster的get_score方法获取对应的特征权重。...“weight”通过特征被选中作为分裂特征的计数来计算重要性，“gain”和“total_gain”则通过分别计算特征被选中做分裂特征时带来的平均增益和总增益来计算重要性。...“cover”和 “total_cover”通过计算特征被选中做分裂时的平均样本覆盖度和总体样本覆盖度来来计算重要性。 4.
决策树的目标是通过一系列的特征测试，将数据分成尽可能纯的子集。决策树的原理：决策树通过递归地选择最优特征进行分割来构建。最优特征的选择通常基于某种度量标准，如信息增益、基尼指数或方差减少。...1.2 决策树的构建方法构建方法：选择最优特征：使用信息增益、基尼指数或方差减少等标准来选择最优特征进行分割分割数据集：根据最优特征的不同取值将数据集分割成若干子集递归构建子树：对每个子集递归地选择最优特征进行分割...：通过引入随机性，随机森林能有效减少过拟合风险特征重要性评估：随机森林可以评估各个特征的重要性，帮助理解数据缺点：计算复杂度高：由于需要训练多个决策树，随机森林的计算复杂度较高，训练时间较长内存占用大：...，如树的数量（n_estimators）、学习率（learning_rate）、最大深度（max_depth）等特征选择：通过分析特征重要性，选择最有价值的特征进行训练正则化：通过添加正则化项来控制模型的复杂度...，如树的数量（num_round）、学习率（eta）、最大深度（max_depth）等特征选择：通过分析特征重要性，选择最有价值的特征进行训练正则化：通过添加 L1 和 L2 正则化项来控制模型的复杂度
（5）RF 训练模型后可以顺便输出各个特征对预测结果的重要性，因此可以辅助我们进行特征选择。 正是由于上述几大优点，使得RF被各大公司广泛使用。...剪枝处理 当遇到一个负"增益"时，GBDT/GBRT会马上停止分裂，但 XGBoost 会一直分裂到指定的最大深度，然后回过头来剪枝。...我们知道，决策树的学习过程最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序以确定最佳分割点，所以XGBoost在训练之前，预先对各特征数据进行了排序，并将其保存为 block 结构，利用这个block结构，各个特征的增益计算可以多线程进行...•weight :该特征在所有树中被用作分割样本的特征的总次数。 •gain :该特征在其出现过的所有树中产生的平均増益。 •cover :该特征在其出现过的所有树中的平均覆盖范围。...注意：覆盖范围这里指的是一个特征用作分割点后，其影响的样本数量，即有多少样本经过 该特征分割到两个子节点。
常用的特征选择方法有信息增益（Information Gain）、增益率（Gain Ratio）、基尼系数（Gini Index）等。这些方法都是通过计算特征的不纯度或分裂后的增益来评估特征的重要性。...特征重要性评估：决策树可以通过分裂节点时的特征重要性评估，帮助我们了解哪些特征对于分类的贡献最大。线性模型或KNN难以提供这种特征重要性的信息。 4....特征选择：可以通过特征选择的方法减少输入特征的数量，从而减小训练时间。可以使用特征重要性评估指标，如基于信息增益或基于模型权重的方法来选择最具有代表性的特征。 GBDT的优点和局限性有哪些？...具体来说，XGBoost使用贪心算法，按照特征的重要性顺序对每个特征进行分裂，以最大化每个节点的增益。增益的计算是基于目标函数的梯度和二阶导数，以及节点分裂之前和分裂之后的误差减少量。...总的来说，XGBoost通过计算增益来评估每个特征的重要性，并利用贪心算法选择最佳的分裂点，以此来寻找最优特征。 k-means 简述k-means建模过程？
(3) 在大规模数据集，尤其是特征较多的情况下，依然可以保持高效率。 (4) 不用做特征选择，并且可以给出特征变量重要性的排序估计。...3 boosting 每一轮根据上一轮的分类结果动态调整每个样本在分类器中的权重，训练得到k个弱分类器，他们都有各自的权重，通过加权组合的方式得到最终的分类结果(综合所有的基模型预测结果)。...如果元组被错误分类，则它的权重增加。 如果元组被正确分类，则它的权重减少。 元组的权重反映元组被分类的困难程度——权重越高，被错误分类的可能性越高。...(2) 在使用CART作为基分类器时，XGBoost显式地加入了正则项来控制模型的复杂度，有利于防止过拟合，从而提高模型的泛化能力。...在树分裂计算分裂特征的增益时，xgboost 采用了预排序的方法来处理节点分裂，这样计算的分裂点比较精确。但是，也造成了很大的时间开销。
一、目标函数优化 XGBoost 和以往的 GBT(Gradient Boost Tree) 不同之一在于其将目标函数进行了二阶泰勒展开，在模型训练过程中使用了二阶导数加快其模型收敛速度。...第一部分是表示模型的预测误差；第二部分是表示模型结构。当模型预测误差越大，树的叶子个数越多，树的权重越大，目标函数就越大。...目标函数的结果可以用来评价模型的好坏。这样在模型训练过程中，当前的叶子结点是否需要继续分裂主要就看分裂后的增益损失 loss_change。...当遍历完所有特征之后，增益损失最大的特征值将作为其分裂点。由此可以看出这其实就是一种穷举算法，而整个树构造过程最耗时的过程就是寻找最优分裂点的过程。...，即计算结点的增益和权重。
1.2 优缺点 优点 1、在数据集上表现良好，相对于其他算法有较大的优势（训练速度、预测准确度） 2、能够处理很高维的数据，并且不用特征选择，而且在训练完后，给出特征的重要性 缺点 1...由于Boosting分类的结果是基于所有分类器的加权求和结果的，因此Boosting与Bagging不太一样，Bagging中的分类器权值是一样的，而Boosting中的分类器权重并不相等，每个权重代表对应的分类器在上一轮迭代中的成功度...）； 传统的GBDT在优化的时候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，得到一阶和二阶导数； XGBoost在代价函数中加入了正则项，用于控制模型的复杂度。...从权衡方差偏差来看，它降低了模型的方差，使学习出来的模型更加简单，放置过拟合，这也是XGBoost优于传统GBDT的一个特性； shrinkage（缩减），相当于学习速率（XGBoost中的eta）。...这个block结构也使得并行成为了可能，在进行节点的分裂时，需要计算每个特征的增益，最终选增益最大的那个特征去做分裂，那么各个特征的增益计算就可以开多线程进行。
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