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。
1. Xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度，降低了过拟合的可能性。正则项里包含了树的叶子节点个数，每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和，普通GBDT没有。
本文是决策树的第三篇，主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。
本文主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。
本文是主要介绍基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。
XGBoost 是大规模并行 boosting tree 的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree 工具包，比常见的工具包快 10 倍以上。Xgboost 和 GBDT 两者都是 boosting 方法，除了工程实现、解决问题上的一些差异外，最大的不同就是目标函数的定义。故本文将从数学原理和工程实现上进行介绍，并在最后介绍下 Xgboost 的优点。
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。
小编邀请您，先思考： 1 XGBoost和GDBT算法有什么差异？ XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting，2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，作
XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。
XGBoost的威名想必大家都有所耳闻，它不仅是数据科学竞赛神器，在工业界中也被广泛地使用。本文给大家分享珍藏了多年的XGBoost高频面试题，希望能够加深大家对XGBoost的理解，更重要的是能够在找机会时提供一些帮助。
xgboost是一种集成学习算法，属于3类常用的集成方法(bagging,boosting,stacking)中的boosting算法类别。它是一个加法模型，基模型一般选择树模型，但也可以选择其它类型的模型如逻辑回归等。
决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。
本文介绍了XGBoost算法在推荐系统中的应用，通过使用XGBoost算法对用户行为数据进行建模，从而预测用户的兴趣点以及行为趋势。主要内容包括XGBoost算法的基本原理、CART树模型、Boosting树模型以及xgboost算法在推荐系统中的应用。通过实验，文章展示了XGBoost算法在推荐系统中的有效性和优越性。
接下来几周的时间，我们将会推出关于《西瓜书》读书笔记的连载文章，updating~
作者简介 刘英涛：达观数据推荐算法工程师，负责达观数据个性化推荐系统的研发与优化。 XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting，2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。他在研究中深深的体会到现有库的计算速度和精度问题，为此而着手搭建完成 xgboost 项目。xgboost问世后，因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注，并在各种算法大赛上大放光彩。 1.CART CART(回归树, regress
XGBOOST：简单来说是集成了很多个基学习器（如Cart决策树）的模型。它是集成学习的串行方式（boosting）的一种经典实现，是广泛应用在工业、竞赛上的一大神器。
首先说一下，大家的催更我都有看到，无奈我请假出差了，预计十来天，这期间也会尽力更新文章，感谢大家的支持。今天发一篇北大18级硕士Jason Cai关于xgboost的文章，后续还有相关内容的进阶。首先说一下，xgboost也算是集成学习的一种。正文如下：
作者：symonxiong，腾讯 CDG 应用研究员 XGBoost是一种经典的集成式提升算法框架，具有训练效率高、预测效果好、可控参数多、使用方便等特性，是大数据分析领域的一柄利器。在实际业务中，XGBoost经常被运用于用户行为预判、用户标签预测、用户信用评分等项目中。XGBoost算法框架涉及到比较多数学公式和优化技巧，比较难懂，容易出现一知半解的情况。由于XGBoost在数据分析领域实在是太经典、太常用，最近带着敬畏之心，对陈天奇博士的Paper和XGBoost官网重新学习了一下，基于此，本
本系列为深入篇，尽可能完善专题知识，并不会所有的都会出现在面试中，更多内容，详见：Reflection_Summary，欢迎交流。
在2020年还在整理XGB的算法，其实已经有点过时了。不过，主要是为了扩大知识面和应付面试嘛。现在的大数据竞赛，XGB基本上已经全面被LGB模型取代了，这里主要是学习一下Boost算法。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。
分类和回归树（简称 CART）是 Leo Breiman 引入的术语，指用来解决分类或回归预测建模问题的决策树算法。它常使用 scikit 生成并实现决策树： sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 和 sklearn.tree.DecisionTreeRegressor 分别构建分类和回归树。
作为GBDT的高效实现，XGBoost是一个上限特别高的算法，因此在算法竞赛中比较受欢迎。简单来说，对比原算法GBDT，XGBoost主要从下面三个方面做了优化：
接下来，每天推送一道BAT面试题，日积月累，相信大家会从中学到一些东西。最后希望大家顺利拿到自己期盼已久的OFFER.
该文介绍了如何使用XGBoost算法进行机器学习，包括数据预处理、模型训练、模型评估和模型预测。文章还介绍了XGBoost在TDW平台上的应用，包括基于Tesla平台的XGBoost-on-Spark组件、XGBoost-Spark-X86组件和XGBoost-Yarn组件。这些组件提供了从数据预处理到模型训练、评估和预测的一整套解决方案，大大简化了使用XGBoost进行机器学习的流程。同时，该文还介绍了XGBoost在TDW平台上的应用，包括XGBoost-Spark-PPC组件、XGBoost-Spark-X86组件和XGBoost-Yarn组件，以及它们在TDW平台上的使用方法。通过使用这些组件，用户可以快速、高效地进行机器学习，大大提高了开发效率和模型性能。
XGBoost是当前炙手可热的算法，适合抽象数据的分析问题，在Kaggle等比赛中率获佳绩。市面上虽然有大量介绍XGBoost原理与使用的文章，但少有能清晰透彻的讲清其原理的。本文的目标是对XGBoost的原理进行系统而深入的讲解，帮助大家真正理解算法的原理。文章是对已经在清华达成出版社出版的《机器学习与应用》（雷明著）的补充。在这本书里系统的讲解了集成学习、bagging与随机森林、boosting与各类AdaBoost算法的原理及其实现、应用。AdaBoost与梯度提升，XGBoost的推导都需要使用广义加法模型，对此也有深入的介绍。
XGBoost算法是以CART为基分类器的集成学习方法之一，由于其出色的运算效率和预测准确率在数据建模比赛中得到广泛的应用。与随机森林赋予每一颗决策树相同的投票权重不同，XGBoost算法中下一棵决策树的生成和前一棵决策树的训练和预测相关（通过对上一轮决策树训练准确率较低的样本赋予更高的学习权重来提高模型准确率）。相比于其他集成学习算法，XGBoost一方面通过引入正则项和列抽样的方法提高了模型稳健性，另一方面又在每棵树选择分裂点的时候采取并行化策略从而极大提高了模型运行的速度。
9.lightgbm和xgboost有什么区别？他们的loss一样么？算法层面有什么区别？
XGBoost是经典的提升树学习框架，其配套论文和PPT分享也相当经典，本文简单梳理其思路，原文见XGBoost原理简介。
XGBoost在机器学习领域可谓风光无限，作为从学术界来的模范生，帮助工业界解决了许多实际问题，真可谓：
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
对于XGBoost算法原理看陈天奇的PPT和一份算法实战指导文档就够了（文末附网盘链接）。
"We won't be distracted by comparison if we are captivated with purpose.—— Bob Goff"
事情的源头是这样的，某日我分享了一篇阿里机器学习工程师面试失败经历，其中提到了我回答关于Xgboost的部分，评论区的老哥就开始了灵魂拷问：“你真正看过Xgboost的原文吗？”哈哈哈，真让你猜中了，我这个菜逼还真没看过，所以当时答得自己像个憨比。
作者：雪伦_
本篇博客是提升树模型博客的第二篇文章，第一篇介绍GBDT的博客可以参看这里。第三篇介绍Lightgbm博客可以参看这里。
全称：eXtreme Gradient Boosting 作者：陈天奇(华盛顿大学博士) 基础：GBDT 所属：boosting迭代型、树类算法。 适用范围：分类、回归 优点：速度快、效果好、能处理大规模数据、支持多种语言、支 持自定义损失函数等等。 缺点：发布时间短（2014），工业领域应用较少，待检验
本文在写完GBDT的三篇文章后本来就想写的，但一直没有时间，终于刚好碰上需要，有空来写这篇关于xgboost原理以及一些实践的东西（这里实践不是指给出代码然后跑结果，而是我们来手动算一算整个xgboost流程）
XGBoost是一个很优美的算法，它的过程不乏启发性。这些通常简单而美丽的概念在数学术语中消失了。我在理解数学的过程中也遇到过同样的挑战，所以我写这篇文章的目的是巩固我的理解，同时帮助其他人完成类似的过程。
花了几天时间粗略地看完了xgboost原论文和作者的slide讲解，仅仅是入门入门入门笔记。给我的感觉就是xgboost算法比较复杂，针对传统GBDT算法做了很多细节改进，包括损失函数、正则化、切分点查找算法优化、稀疏感知算法、并行化算法设计等等。本文主要介绍xgboost基本原理以及与传统gbdt算法对比总结，后续会基于python版本做了一些实战调参试验。想详细学习xgboost算法原理建议通读作者原始论文与slide讲解。
作者：Ricky翘 zhuanlan.zhihu.com/p/34128571 有时碰到跟别人聊起模型的熟悉时，不免要阐述下模型的原理，但一般口头交流都比较难，因为脑海里面都是一些公式，似乎从功利角度有必要把模型原理用文字表达一遍，所以自己整理了下机器学习的部分，有遗漏或者不对的地方也请多多指教~
XGBoost是各种数据挖掘或机器学习算法类比赛中每个团队都会使用且精度相对最好的算法之一（Deep Learning算法除外）。也就是说，对于刚转向机器学习领域的同胞们，在掌握数据挖掘的基本常识概念之后，要想在比赛中有所收获，掌握XGBoost算法也是当务之急。 ---- 1、XGBoost算法优点 XGBoost 是 Extreme Gradient Boosting的简称。它是Gradient Boosting Machine的一个C++实现.创建之初为受制于现有库的计算速度和精度,XGBoost
AdaBoost:提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值，而降低那些被正确分类样本的权值。这样一来，那些没有得到正确分类的数据，由于其权值的加大而受到后一轮的弱分类器的更大关注，于是，分类问题就被一系列的弱分类器“分而治之”。至于第二个问题，即弱分类器的组合，AdaBoost采取加权多数表决的方法。具体地，加大分类误差率小的弱分类器的权值，使其在表决中起较大的作用，减小分类误差率较大的弱分类器的权值，使其在表决中起较小的作用。
“弱分类器”的分类能力不强，但它又比随机选的效果稍微好点，类似于“臭皮匠”。“强分类器”具有很强的分类能力，也就是把特征扔给它，他能分的比较准确，算是“诸葛亮”一类的。如果直接可以建立一个强分类器，那弱分类器实际上就是多余的，但是，这世上“绝顶聪明的诸葛亮”少之又少，反而，在某方面有才华的人很多。于是，Boost选择了用三个臭皮匠去顶诸葛亮。
XGBoost是各种数据挖掘或机器学习算法类比赛中每个团队都会使用且精度相对最好的算法之一（Deep Learning算法除外）。也就是说，对于刚转向机器学习领域的同胞们，在掌握数据挖掘的基本常识概念之后，要想在比赛中有所收获，掌握XGBoost算法也是当务之急。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
