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  • XGBoost超详细推导,终于讲明白了!

    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。因此,对于XGBoost,你不仅需要知其然,而且还要知其所以然。本文重点介绍XGBoost的推导过程,文末会抛出10道面试题考验一下各位,最后准备了一份“XGB推导攻略图”,帮助你更好的掌握整个推导过程。本文结构?01 从“目标函数”开始,生成一棵树1.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:?基于此,XGBoost提出了一系列加快寻找最佳分裂点的方案:特征预排序+缓存:XGBoost在训练之前,预先对每个特征按照特征值大小进行排序,然后保存为block结构,后面的迭代中会重复地使用这个结构,
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  • XGBoost超详细推导,终于有人讲明白了!

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  • XGBoost超详细推导,终于有人讲明白了!

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  • XGBoost简单推导及理解

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  • XGBoost原理简介

    XGBoost简介在大数据竞赛中,XGBoost霸占了文本图像等领域外几乎80%以上的大数据竞赛.当然不仅是在竞赛圈,很多大公司也都将XGBoost作为核心模块使用,好奇的人肯定都很想揭开这个神奇的盒子的幕布本篇notebook会从理论和实践的角度来讲述XGBoost以及关于它的一段历史与组成. 此处我们会按照下图的形式来讲述关于XGBoost的进化史.?,接下来我们着重介绍XGBoost在实现与原理上于传统GBDT的区别.XGBoost与传统GBDT的算法层面的区别XGBoost中的GBDT与传统的GBDT在算法层面有主要有两处较大的不同:XGBoost.即: image.png XGBoost的推导与算法构建XGBoost的splitting准则的推导 image.png image.png 这个值被用来评估决策树的不纯洁性,类似于Gini指数等的作用Extreme部分XGBoost的核心算法思想还是属于GBDT那一套,但此外,XGBoost还有着它的其他优势,正如陈天奇所述的,XGBoost中Extreme部分更多的是系统设计层面的,它是将我们的机器用到了极致
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  • GBDT与XGBOOST串讲

    最近,一直被GBDT和XGBOOST烦恼,产生了如下的问题,由此产生了这篇文章。 XGBOOST怎么生成一棵树?GBDT算法是什么?GBDT与BT(提升树)是一回事吗?本篇文章结构:?XGBOOSTXGBOOST是GBDT算法的工程实现,XGBOOST的公式推导采用二阶泰勒公式的展开形式进行推导,使得每棵树之间得变化更小,而且还使用了正则化项,控制了每棵树的复杂度,进而防止过拟合。公式推导也可以参见论文XGBoost: A Scalable Tree Boosting SystemXGBOOST在生成一颗树的时候,使用如下公式进行左右分支。?训练得到第M棵树的损失函数: ?其实XGBOOST每一次分支采用的是贪心算法,对于决策说来说每次分支也是采用贪心算法,只不过每次进行分支使用的损失函数不一样。对于决策树有基尼指数、信息熵等loss函数。参考文献:.《百面机器学习》(集成学习).XGBoost: A Scalable Tree Boosting System.《机器学习》.西瓜书.周志华
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  • 一文掌握XGBoost核心原理

    qr-code.png 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-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。paper-xgboost-tree这样树的预测输出可直接用?表示,跟正则项?保持一致,公式表示推导上比较方便。
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  • 理解XGBoost

    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。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。 理解XGBoost的原理需要决策树(尤其是分类与回归树),集成学习,广义加法模型,牛顿法等基础知识。从广义加法模型可以推导出种AdaBoost算法,它们的弱分类器不同,训练时优化的目标函数也不同,分别是:离散型AdaBoost实数型AdaBoost算法LogitBoostGentle型AdaBoost在XGBoost的推导中将会使用此方法。XGBoostXGBoost是对梯度提升算法的改进,求解损失函数极值时使用了牛顿法,将损失函数泰勒展开到二阶,另外在损失函数中加入了正则化项。
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  • 珍藏版 | 20道XGBoost面试题

    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。1.XGBoost与GBDT有什么不同 基分类器:XGBoost的基分类器不仅支持CART决策树,还支持线性分类器,此时XGBoost相当于带L1和L2正则化项的Logistic回归(分类问题)或者线性回归导数信息: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如何处理缺失值XGBoost模型的一个优点就是允许特征存在缺失值。XGBoost中叶子结点的权重如何计算出来XGBoost目标函数最终推导形式如下:?利用一元二次函数求最值的知识,当目标函数达到最小值Obj*时,每个叶子结点的权重为wj*。具体公式如下:?9.
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  • 【机器学习】xgboost系列丨xgboost原理及公式推导

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  • XGBoost 源码阅读笔记(2):树构造之 Exact Greedy Algorithm

    在上一篇《XGBoost 源码阅读笔记(1)--代码逻辑结构》中向大家介绍了 XGBoost 源码的逻辑结构,同时也简单介绍了 XGBoost 的基本情况。本篇将继续向大家介绍 XGBoost 源码是如何构造一颗回归树,不过在分析源码之前,还是有必要先和大家一起推导下 XGBoost 的目标函数。本次推导过程公式截图主要摘抄于陈天奇的论文《XGBoost:A Scalable Tree Boosting System》。在后续的源码分析中,会省略一些与本篇无关的代码,如并行化,多线程。但是由于该算法简单易于理解,所以就以该算法来向大家介绍 XGBoost 源码树构造的实现过程。 如果对推导过程读起来比较吃力的话也没关系,这里主要需要记住的是每个结点增益和权值的计算公式。TrainingParams &p, T sum_grad, T sum_hess){ return -sum_grad ( sum_hess p.reg_lambda);} 以上两个函数就是实现了我们一开始推导的两个公式
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  • 【推荐收藏】带你读一遍 XGBoost论文(上)

    IndexXGBoost介绍XGBoost亮点梯度增强树算法介绍分裂查找算法介绍XGBoost的系统设计?XGBoost介绍在Paper中,作者定义XGBoost:a scalable machine learning system for tree boosting.XGBoost为“Extreme Gradient梯度增强树算法介绍XGBoost还是采用属于gradient tree boosting algorithms,推导过程和已有的算法理论类似,但这里有了一些创新,比如正则化学习目标、样本子采样、特征子采样3.2 Gradient Tree Boosting这一节是对损失函数的推导求解,这里不是采取传统的优化方法进行优化,而是采用了Additive Training训练,我们将Training Loss部分具体公式推导就不展开了,建议查阅:XGBoost原理介绍:https:blog.csdn.netyinyu19950811articledetails810791923.3 Shrinkage and
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  • 【推荐收藏】带你撸一遍 XGBoost论文

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  • BAT面试题7和8:xgboost为什么用泰勒展开?是有放回选特征吗?

    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:?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。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。8.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。XGBoost利用梯度优化模型算法, 样本是不放回的,想象一个样本连续重复抽出,梯度来回踏步,这显然不利于收敛。
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  • 机器学习集成算法:XGBoost模型构造

    01—回顾昨天介绍了XGBoost的基本思想,说到新加入进来的决策树必须能使原已有的更好才行吧,那么将XGBoost这个提升的过程如何用数学模型来表达呢?02—XGBoost整体模型机器学习的有监督问题,通常可以分为两步走:模型建立(比如线性回归时选用线性模型),根据目标函数求出参数(比如球出线性回归的参数)。对于XGBoost,也是做有监督任务了,也可以按照这个过程去分析,它的模型表示为如下,k表示树的个数,f表示构建的每个数结构,xi表示第i个样本,xi在每个树上的得分值的和就是xi的预测值,?好了,至此,我们就把目标函数演化了一部分了,但是,XGBoost真正NB的地方,是下面这节,将对样本的遍历,转化为对叶子节点的遍历,这是巧妙的地方。总结下,以上介绍了XGBoost的目标函数原理推导,进一步得出了某个分割的信息增益,进而得出构造 ft 的过程。明天根据XGBoost的开源库,实战演练下XGBoost做分类和回归的过程。
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  • XGBoost

    简介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。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。需要提前了解的知识 关于XGBoost本身的原理及相关知识,陈天奇的课件已经写得很完善了,只不过我一直都喜欢将他人的知识用自己的语言阐述从而内化吸收的笨方法。模型建立与目标函数XGBoost本身属于监督学习,假设XGBoost模型本身由?棵CART构成,那么模型可表示如下,其中?表示第?棵树,?表示第?个样本在第?棵树的得分: ?Reference https:xgboost.readthedocs.ioenlatesttutorialsmodel.html
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  • RF、GBDT、XGBoost面试级整理

    由于本文是基于面试整理,因此不会过多的关注公式和推导,如果希望详细了解算法内容,敬请期待后文。      3、XGBoost3.1 原理  XGBoost的性能在GBDT上又有一步提升,而其性能也能通过各种比赛管窥一二。但是XGBoost利用并行的CPU更好的解决了这个问题。   其实XGBoost和GBDT的差别也较大,这一点也同样体现在其性能表现上,详见XGBoost与GBDT的区别。XGBoost借鉴了随机森林的做法,支持列抽样,不仅防止过 拟合,还能减少计算;对缺失值的处理。对于特征的值有缺失的样本,XGBoost还可以自动 学习出它的分裂方向;XGBoost工具支持并行。注意XGBoost的并行不是tree粒度的并行,XGBoost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的(第t次迭代的代价函数里包含了前面t-1次迭代的预测值)。XGBoost的并行是在特征粒度上的。
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