关于xgboost的信息,xgboost的优缺点是?

【XGBOOST】原生参数解释

在现行回归模型中，这个参数是指建立每个模型所需要的最小样本数。该参数越大算法越保守。

xgboost的优缺点是?

1、xgboost加入了正则项，防止过拟合 shrinkage，相当于学习率，在每完成一次迭代后，会乘上这个系数，削减每棵树的影响 列抽样，借鉴随机森林的做法，支持列抽样，不仅能降低过拟合，还能减少计算。

2、优化目标不同：GBDT每次迭代优化的目标是损失函数的梯度，而Xgboost优化的是目标函数的目标值。学习率不同：GBDT没有学习率这个参数，而Xgboost有。

3、优缺点：优：权重w是每个变量x的权重，通过w的大小可以看出每个x的重要性，有很好的解释性 缺：非线性数据拟合不好 2 逻辑回归原理 从1中可知，h(x)预测值是连续的，是一个回归模型。

4、，特征融合：对于特征维数较高、数据模式复杂的情况，建议用非线性模型(如比较流行的GDBT， XGBoost)；对于特征维数较低、数据模式简单的情况，建议用简单的线性模型即可(如LR)。

5、对其他的样本特性却没有学习到，所以效果肯定不会太好。你这只有几十个数据，要用xgboost，有点小题大做了，不要为了用模型而用模型，这样产生的结果可能没有太大的可信度，以上回答请参考。

xgboost参数调优

调整参数(含示例)XGBoost的优势XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升。

XGBoost是一种基于树的模型，其中包含许多决策树。在进行训练时，max_depth参数表示树的*深度。当max_depth值较高时，树的深度更深，这意味着树能够更好地捕捉到数据集中的细微差异，因此可以更好地预测。

而在XGBoost中的Step参数表示梯度下降的步长，通常情况下越小模型收敛的时间更长，越大在训练过程中容易出现振荡，在使用过程中需要多次尝试不同的步长，并进行交叉验证来确定一个*的超参数。

—可以通过booster [default=gbtree]设置参数：gbtree： tree-based models/gblinear： linear models 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。

这个模型中的参数包括：定义目标函数，然后去优化这个目标函数 上图中，是以时间为变量，来构建回归树，评价个人随着时间t是否喜欢浪漫音乐。

xgboost通俗理解

传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题)。

在建树的过程中，最耗时是找*的切分点，而这个过程中，最耗时的部分是 将数据排序 。

从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习，通俗说就是决策树。

xgboost出名的原因一是准，二是快，之所以快，其中就有选用CART树的一份功劳。

xgboost算法的步骤和GB基本相同，都是首先初始化为一个常数，gb是根据一阶导数ri，xgboost是根据一阶导数gi和二阶导数hi，迭代生成基学习器，相加更新学习器。

我希望你理解了这句话的意思。 XGBoost 也支持Hadoop实现。高度的灵活性XGBoost 允许用户定义自定义优化目标和评价标准 它对模型增加了一个全新的维度，所以我们的处理不会受到任何限制。缺失值处理XGBoost内置处理缺失值的规则。

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