XGBoost 允许用户自定义损失函数，并且已内置了多种损失函数，适用于回归、分类等多样化任务。优化的核心在于利用损失函数的一阶导数（即梯度）和二阶导数（即海森矩阵）。...XGBoost 的核心作者陈天奇为什么用二阶泰勒展开呢？...XGBoost 之所以采用二阶泰勒展开，是为了能够自定义损失函数，提高算法的可扩展性，使其能够近似大量的损失函数，从而支持回归、分类和排名任务。...只要损失函数是二阶可导的，就可以利用陈天奇关于目标函数的推导，实现代码的复用。泰勒展开式的本质在于尽可能地近似一个函数，二阶泰勒展开已经足够近似许多损失函数，例如基于分类的对数似然损失函数。...XGBoost 通过采用二阶泰勒展开直接求解最优化问题，有效避免了 GBDT 采用一阶泰勒展开时所需的 “打补丁” 方法，这凸显了 XGBoost 在模块化设计上的显著优势。
今天连载两题，都是关于XGBoost的。文中提到的陈大佬即是发明者：陈天奇。 7.为什么XGBoost要用泰勒展开，优势在哪里？...实际上使用二阶泰勒展开是为了xgboost能够【自定义loss function】，如果按照最小二乘法的损失函数直接推导，同样能够得到陈大佬最终的推导式子： ?...二阶泰勒展开实际不是最小二乘法，平方损失函数的二阶泰勒展开=最小二乘法。...但陈佬为何想用二阶泰勒展开呢，我猜是为了xgboost库的可扩展性，因为任何损失函数只要二阶可导即能【复用】陈大佬所做的关于最小二乘法的任何推导。...而且泰勒的本质是尽量去模仿一个函数，我猜二阶泰勒展开已经足以近似大量损失函数了，典型的还有基于分类的对数似然损失函数。嘿，这样同一套代码就能完成回归或者分类了，而不是每次都推导一番，重写训练代码。
（看懂了就动动小手点个赞吧） 01 XGBoost的定义 和GBDT一样，XGBoost也是一种基于CART树的Boosting算法，让我们来看一下如何通俗的去理解XGBoost。...XGBoost为什么用泰勒展开？ XGBoost使用了一阶和二阶偏导, 二阶导数有利于梯度下降的更快更准....使用泰勒展开取得函数做自变量的二阶导数形式, 可以在不选定损失函数具体形式的情况下, 仅仅依靠输入数据的值就可以进行叶子分裂优化计算, 本质上也就把损失函数的选取和模型算法优化/参数选择分开了....这种去耦合增加了xgboost的适用性, 使得它按需选取损失函数, 可以用于分类, 也可以用于回归。简单的说：使用二阶泰勒展开是为了xgboost能够自定义loss function。...XGBoost如何寻找最优特征？是有放回还是无放回的呢？ XGBoost在训练的过程中给出各个特征的评分，从而表明每个特征对模型训练的重要性。
T为叶子节点的数量，W为叶子的权重。 Y帽子 为预测值，Y为目标值。...gamma ,delta 为参数 2.xgboost损失函数对误差部分是二阶泰勒展开，GBDT 是一阶泰勒展开，所以损失函数定义的更精确。...传统GBDT在优化时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。为什么xgboost要用泰勒展开，优势在哪里？...xgboost使用了一阶和二阶偏导, 二阶导数有利于梯度下降的更快更准....使用泰勒展开取得函数做自变量的二阶导数形式, 可以在不选定损失函数具体形式的情况下, 仅仅依靠输入数据的值就可以进行叶子分裂优化计算, 本质上也就把损失函数的选取和模型算法优化/参数选择分开了.
简单介绍一下XGB 2.XGBoost为什么使用泰勒二阶展开？为什么用二阶信息不用一阶？ 3.XGBoost在什么地方做的剪枝，怎么做的？ 4.XGBoost如何分布式？特征分布式和数据分布式？...2.XGBoost为什么使用泰勒二阶展开？为什么用二阶信息不用一阶？...（1）由于之前求最优解的过程只是对平方损失函数进行的，一阶残差，二阶常数，当损失函数是其它函数时，展开就没有这种形式了，为了能够有个统一的形式，使用泰勒二阶展开。...内存上： 直方图算法的内存消耗为(#data* #features * 1Bytes)(因为对特征分桶后只需保存特征离散化之后的值) xgboost的exact算法内存消耗为：(2 * #data *...xgboost在每一层都动态构建直方图， 因为xgboost的直方图算法不是针对某个特定的feature，而是所有feature共享一个直方图(每个样本的权重是二阶导),所以每一层都要重新构建直方图，而
XGBoost对GBDT进行了一系列优化，比如损失函数进行了二阶泰勒展开、目标函数加入正则项、支持并行和默认缺失值处理等，在可扩展性和训练速度上有了巨大的提升，但其核心思想没有大的变化。 2....导数信息：XGBoost对损失函数做了二阶泰勒展开，GBDT只用了一阶导数信息，并且XGBoost还支持自定义损失函数，只要损失函数一阶、二阶可导。...XGBoost预先将每个特征按特征值排好序，存储为块结构，分裂结点时可以采用多线程并行查找每个特征的最佳分割点，极大提升训练速度。 3....XGBoost为什么使用泰勒二阶展开 精准性：相对于GBDT的一阶泰勒展开，XGBoost采用二阶泰勒展开，可以更为精准的逼近真实的损失函数 可扩展性：损失函数支持自定义，只需要新的损失函数二阶可导。...XGBoost的并行，指的是特征维度的并行：在训练之前，每个特征按特征值对样本进行预排序，并存储为Block结构，在后面查找特征分割点时可以重复使用，而且特征已经被存储为一个个block结构，那么在寻找每个特征的最佳分割点时
为防止过拟合，XGB做了哪些改进 树的集成 ? 本文主要针对xgboost的论文原文中的公式细节做了详细的推导，对建树过程进行详细分析。 对于样本个数为n特征个数为m的数据集 ? ，其中 ?...gbdt的目标函数与xgboost区别就是带不带正则项，也就是上面式子中的 ? 。gbdt对损失函数的优化是直接使用了损失函数的负梯度，沿着梯度下降的方向来减小损失，其是也就是一阶泰勒展开。...而xgboost在这里使用了二阶泰勒展开，因为包含了损失函数的二阶信息，其优化的速度大大加快。 ? 下面来看一下泰勒展开的推导。首先我们来复习一下泰勒定理： 设n是一个正整数。...其中的多项式称为函数在a处的泰勒展开式，剩余的 ? 是泰勒公式的余项，是 ? 的高阶无穷小。 该公式经过变换 ? 可以得到二阶展开式： ? 对于式子： ? 可以这样分析， ? 为预测值 ?...XGboost用的解析的思维, 对Loss Function展开到二阶近似, 求得解析解, 用解析解作为Gain来建立决策树, 使得Loss Function最优. ?
- 为防止过拟合，XGB做了哪些改进？ 相信看到这篇文章的各位对XGBoost都不陌生，的确，XGBoost不仅是各大数据科学比赛的必杀武器，在实际工作中，XGBoost也在被各大公司广泛地使用。...泰勒公式展开 首先简单回忆一下，泰勒公式。 泰勒公式是将一个在 x = x0 处具有n阶导数的函数 f(x) 利用关于 (x-x0) 的n次多项式来逼近函数的方法。 泰勒公式的二阶展开形式如下： ?...首先定义损失函数 l 关于 y‘(t-1) 的一阶偏导数和二阶偏导数： ? 那么，我们的损失函数就可以转化为下式（标出了与泰勒公式中x和Δx的对应关系）。 ?...然后，将【4】和【5】中一棵树及其复杂度的定义，带入到【3】中泰勒展开后的目标函数Obj中，具体推导如下： ? 为进一步简化该式，我们进行如下定义： ?...XGB用二阶泰勒展开的优势在哪？ XGB为了防止过拟合，进行了哪些设计？ XGB如何处理缺失值？ XGB如何分裂一个结点？如何选择特征？ XGB中一颗树停止生长的条件有哪些？
XGBoost对其进行二阶泰勒展开近似，推导变换后Objective可形式化为 ? 个独立的二项式，表达式可统一「只需Objective一阶二阶可导即可」。 以下简单梳理推导核心步骤。 ?...paper-xgboost-taylor-expansion 其中每次迭代 ? 视为 ? 泰勒近似展开，用一阶二阶导表示。...对应到Square Loss后理解会更直观一些，一阶导正比于残差，二阶导为常数。 经过简化，现在Objective为 ?...paper-xgboost-regularization 不难推导如下式子 ? 对上述四个式子几点解释 式子1是经过泰勒展开近似的目标函数 式子2考虑树新表达方式，公式加入正则项 式子3将 ?...为了方便公式的推导，XGBoost将其表示为一向量。
参考链接： 机器学习: XGBoost简介 作者前言 在2020年还在整理XGB的算法，其实已经有点过时了。。不过，主要是为了学习算法嘛。...之前已经在其他博文中介绍了Adaboost算法和Gradient-boost算法，这篇文章讲解一下XGBoost。 ...Adaboost和XGBoost无关，但是Gradient-boost与XGBoost有一定关系。...区别2：有二阶导数信息 GBDT中新的CART拟合的是负梯度，也就是一阶导数。而在XGB会考虑二阶导数的信息。 ...把泰勒展开的东西带回到最开始的优化函数中，删除掉常数项 L o s s ( y
XGBoost是在GBDT基础上进行了一系列优化，比如损失函数采用了二阶泰勒展式、目标函数加入正则项、支持并行和缺失值自动处理等，但二者在核心思想上没有大的变化。 2....损失函数：XGBoost对损失函数采用了二阶泰勒展式，GBDT只用了一阶导数信息，并且XGBoost还支持自定义损失函数，但要求损失函数一阶、二阶可导。...（回归问题是取平均），而XGBoost是通过加权融合； 数据敏感性：随机森林对异常值不敏感，而XGBoost对异常值比较敏感； 泛化能力：随机森林不易过拟合，而XGBoost容易过拟合。...好了，以上就是XGBoost的简单介绍，相信大家对XGBoost已经有了一个基本的了解。...最后我们还是通过slearn中自带的癌症预测数据集来看看XGBoost的威力到底如何～ 可以看到，AUC为0.98！！所以说XGBoost的牛皮不是吹的吧，哈哈?
XGBoost介绍 XGBoost的全称为eXtreme Gradient Boosting，是GBDT的一种高效实现，XGBoost中的基学习器除了可以是CART（gbtree）也可以是线性分类器（...基学习为CART时，正则化项与树的叶子节点的数量T和叶子节点的值有关。[1505379090597_777_1505379090605.jpg]2 ....二阶的泰勒展开，精度更高不同于传统的GBDT只利用了一阶的导数信息的方式，XGBoost对损失函数做了二阶的泰勒展开，精度更高。...第t次的损失函数： [1505379106778_5635_1505379106782.jpg]对上式做二阶泰勒展开( g为一阶导数，h为二阶导数)： [1505379119391_6373_1505379119405...组件根据集群的机型区分成：XGBoost-spark-ppc组件和XGBoost-spark-x86组件。
对于f(x)，XGBoost利用泰勒展开三项，做一个近似。...1.3 树该怎么长 很有意思的一个事是，我们从头到尾了解了xgboost如何优化、如何计算，但树到底长啥样，我们却一直没看到。很显然，一棵树的生成是由一个节点一分为二，然后不断分裂最终形成为整棵树。...GBDT在模型训练时只使用了代价函数的一阶导数信息，XGBoost对代 价函数进行二阶泰勒展开，可以同时使用一阶和二阶导数。...为什么XGBoost要用泰勒展开，优势在哪里？ XGBoost使用了一阶和二阶偏导, 二阶导数有利于梯度下降的更快更准....使用泰勒展开取得函数做自变量的二阶导数形式, 可以在不选定损失函数具体形式的情况下, 仅仅依靠输入数据的值就可以进行叶子分裂优化计算, 本质上也就把损失函数的选取和模型算法优化/参数选择分开了.
为什么使用泰勒二阶展开 XGBoost为什么快 XGBoost 与 GBDT的比较 XGBoost和LightGBM的区别 ---- 决策树 分类和回归树（简称 CART）是 Leo Breiman 引入的术语...导数信息：XGBoost对损失函数做了二阶泰勒展开，GBDT只用了一阶导数信息，并且 XGBoost还支持自定义损失函数，只要损失函数一阶、二阶可导。...XGBoost为什么使用泰勒二阶展开 •精准性：相对于GBDT的一阶泰勒展开，XGBoost采用二阶泰勒展开，可以更为精准的逼近真 实的损失函数 •可扩展性：损失函数支持自定义，只需要新的损失函数二阶可导...引入损失函数的二阶导信息 传统的GBDT/GBRT 模型只用到了损失函数的一阶导信息（一阶泰勒展开），而XGBoost模型用到了损失函数的二阶展开，效果上更好一些。...•目标函数的scalability:支持自定义loss function,只需要其一阶、二阶可导。有这个特 性是因为泰勒二阶展开，得到通用的目标函数形式。
令，，带入到目标函数公式4，得到基于二阶泰勒展开式的函数(如公式5所示)，其中，。 在训练第颗树时，目标函数（公式5）中，，、是已知的。...另外，对目标函数进行泰勒展开，可以使得XGBoost支持自定义损失函数，只需要新的损失函数二阶可导即可，从而提升算法框架的扩展性。...图6.XGBoost目标函数泰勒展开式官方解释 相对于GBDT的一阶泰勒展开，XGBoost采用二阶泰勒展开，可以更精准的逼近真实的损失函数，提升算法框架的精准性。...另外，一阶导数描述梯度的变化方向，二阶导数可以描述梯度变化方向是如何变化的，利用二阶导数信息更容易找到极值点。因此，基于二阶导数信息能够让梯度收敛的更快，类似于牛顿法比SGD收敛更快。...导数信息：GBDT在优化求解时，只是用到一阶导数信息，XGBoost对代价函数做了二阶泰勒展开，同时用到一阶和二阶导数信息。另外，XGBoost工具支持自定义代价函数，只要函数可以一阶和二阶求导即可。
- 为防止过拟合，XGB做了哪些改进？ 相信看到这篇文章的各位对XGBoost都不陌生，的确，XGBoost不仅是各大数据科学比赛的必杀武器，在实际工作中，XGBoost也在被各大公司广泛地使用。...泰勒公式展开 首先简单回忆一下，泰勒公式。 泰勒公式是将一个在 x = x0 处具有n阶导数的函数 f(x) 利用关于 (x-x0) 的n次多项式来逼近函数的方法。 泰勒公式的二阶展开形式如下： ?...首先定义损失函数 l 关于 y‘(t-1) 的一阶偏导数和二阶偏导数： ? 那么，我们的损失函数就可以转化为下式（标出了与泰勒公式中x和Δx的对应关系）。 ?...然后，将【4】和【5】中一棵树及其复杂度的定义，带入到【3】中泰勒展开后的目标函数Obj中，具体推导如下： ? 为进一步简化该式，我们进行如下定义： ?...并行查找：由于各个特性已预先存储为block结构，XGBoost支持利用多个线程并行地计算每个特征的最佳分割点，这不仅大大提升了结点的分裂速度，也极利于大规模训练集的适应性扩展。 3.
xgboost属于梯度提升树(GBDT)模型这个范畴，GBDT的基本想法是让新的基模型（GBDT以CART分类回归树为基模型）去拟合前面模型的偏差，从而不断将加法模型的偏差降低。...相比于经典的GBDT，xgboost做了一些改进，从而在效果和性能上有明显的提升（划重点面试常考）。 第一，GBDT将目标函数泰勒展开到一阶，而xgboost将目标函数泰勒展开到了二阶。...第二，GBDT是给新的基模型寻找新的拟合标签（前面加法模型的负梯度），而xgboost是给新的基模型寻找新的目标函数（目标函数关于新的基模型的二阶泰勒展开）。...此外，xgboost还支持候选分位点切割，特征并行等，可以提升性能。 二、XGBoost原理概述 下面从假设空间，目标函数，优化算法3个角度对xgboost的原理进行概括性的介绍。...（*本文为 AI科技大本营转载文章，转载请联系原作者）
AdaBoost 是第一个为二分类开发的真正成功的提升算法。...更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』 3.3 XGBoost(了解) XGBoost= 二阶泰勒展开+boosting+决策树+正则化 面试题：了解 XGBoost 么，...请详细说说它的原理 回答要点：二阶泰勒展开，boosting，决策树，正则化 Boosting：XGBoost 使用 Boosting 提升思想对多个弱学习器进行迭代式学习 二阶泰勒展开：每一轮学习中，...XGBoost对损失函数进行二阶泰勒展开，使用一阶和二阶梯度进行优化。...正则化：在优化过程中 XGBoost 为防止过拟合，在损失函数中加入惩罚项，限制决策树的叶子节点个数以及决策树叶子节点的值。 [拓展]什么是泰勒展开式 ?
决策树算法可以概括为两个阶段： 树的生长：思想是自顶向下递归分治构建树，是依靠（信息增益、信息增益比、gini、平方误差）等某个指标做特征选择、划分的过程。...然后用用验证集自底向上地对非叶结点进行考察，若将该节点对应的子树替换为叶子结点（剪枝）能带来决策树的泛化性能提升（即目标函数损失更小，常用目标函数如：loss = 模型经验损失bias+ 模型结构损失α|T|， T为节点数目..., α为系数），则将该子树替换为叶子结点。...损失函数如下图所示： 通过泰勒泰勒展开，树的生长是直接与损失函数挂钩xgboost使用二阶泰勒展开能够适用自定义的损失函数obj，利用泰勒展开三项做一个近似。...可以很清晰地看到，最终的目标函数只依赖于每个数据点在误差函数上的一阶导数gi和二阶导数hi。
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