大家好，关于xgboost很多朋友都还不太明白，不知道是什么意思，那么今天我就来为大家分享一下关于的相关知识，文章篇幅可能较长，还望大家耐心阅读，希望本篇文章对各位有所帮助！

1xgboost算法原理与实战|xgboost算法

在工业界规模方面，xgboost的分布式版本有广泛的可移植性，支持在YARN， MPI， Sungrid Engine等各个平台上面运行，并且保留了单机并行版本的各种优化，使得它可以很好地解决于工业界规模的问题。

然后我们来计算分割后的结构分数（左子树+右子树）与我们不进行分割的结构分数进行做差，同时还要减去因为分割引入的结构复杂度。

xgboost算法原理知识：复杂度：把树拆分成结构部分q和叶子权重部分w。树的复杂度函数和样例：定义树的结构和复杂度的原因很简单，这样就可以衡量模型的复杂度了啊，从而可以有效控制过拟合。

xgboost是Boost（提升）算法家族中的一员，Boost根本思想在于通过多个简单的弱分类器，构建出准确率很高的强分类器。

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。

2Xgboost在做分类问题时拟合的是什么

1、xgboost是Boost（提升）算法家族中的一员，Boost根本思想在于通过多个简单的弱分类器，构建出准确率很高的强分类器。

2、从Bias-variance tradeoff角度来讲，正则项降低了模型variance，使学习出来的模型更加简单，防止过拟合，这也是xgboost优于传统GBDT的一个特性 —正则化包括了两个部分，都是为了防止过拟合，剪枝是都有的，叶子结点输出L2平滑是新增的。

3、xgboost算法原理知识：复杂度：把树拆分成结构部分q和叶子权重部分w。树的复杂度函数和样例：定义树的结构和复杂度的原因很简单，这样就可以衡量模型的复杂度了啊，从而可以有效控制过拟合。

4、XGBoost的其它特性 Shrinkage and Column Subsampling Shrinkage and Column Subsampling均是为了防止过拟合 XGBoost的系统设计 Column Block xgboost的并行不是tree粒度的并行，而是特征粒度上。

5、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。

6、优化导致每个样本的梯度信息在内存中不连续，直接累加有可能会导致cache-miss，所以xgboost先将样本的统计信息取到线程的内部buffer，然后再进行小批量的累加。

3XGBoost建模时间

1、min。根据查询xgboost相关资料显示，xgboost计算运行时间是43min，所以可以说XGBoost在表格数据中还是最优先得选择。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。

2、内置交叉验证XGBoost允许在每一轮boosting迭代中使用交叉验证。因此，可以方便地获得最优boosting迭代次数。 而GBM使用网格搜索，只能检测有限个值。在已有的模型基础上继续XGBoost可以在上一轮的结果上继续训练。

3、仅从效率角度比较，之前某项目宽表共40余万样本，480个字段，逐步回归用时2个小时，而另外一个项目通过使用xgboost的logistic Object，30余万样本，1700个字段，建模时间用时不到2分钟。

4、因此，模型是以相加的方式训练（前向分步算法）的。认为y _i(t)是第i个实例在第t次迭代时的预测，加入一个新的ft来最小化以下目标。

4xgboost的优缺点是?

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。

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。

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。

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。

5【XGBOOST】原生参数解释

1、xgboost是Boost（提升）算法家族中的一员，Boost根本思想在于通过多个简单的弱分类器，构建出准确率很高的强分类器。

2、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。

3、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)。

4、归一化解释 XGBoost参数定义 XGBoost第t次迭代： 训练第t棵子树，损失函数最小求参数，计算过程如下 假设分到j这个叶子节点上的样本只有一个。

5、XGBoost参数 XGBoost的参数可以分为三种类型：通用参数、booster参数以及学习目标参数 General parameters：参数控制在提升(boosting)过程中使用哪种booster，常用的booster有树模型(tree)和线性模型(linear model)。

6、确定理想参数。xgboost 中，objective 是模型学习任务参数（learning task parameters）中的目标参数，它指定训练任务的目标。objective 参数默认值为 reg：squarederror 。

6xgboost参数调优

1、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。

2、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参数表示树的最大深度。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。

3、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最优的超参数。

4、—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。

5、优化导致每个样本的梯度信息在内存中不连续，直接累加有可能会导致cache-miss，所以xgboost先将样本的统计信息取到线程的内部buffer，然后再进行小批量的累加。

6、XGBoost 在目标函数上加入了惩罚项，使模型的泛化能力大大增强，且对行列支持降采样，优化了计算速度。 比较有意思的点在于稀疏值处理，让模型自动学习，默认划分节点，选择最优。

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