转载于:https://www.cnblogs.com/zyber/p/9810999.html
本文向大家介绍xgboost并行体现在哪？相关面试题，主要包含被问及xgboost并行体现在哪？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 xgboost并行并不是树粒度的并行，而是特征排序与其树迭代生成的并行，生成一个基分类器还是得依靠上一个分类器的结果对于损失函数的梯度得到的，但是决策树的每一个节点的分裂需要对特征值进行排序，因为需要找到最佳分割点，xgboost就将这个结果保存下来供之后的迭
本文向大家介绍XGBOOST和GDBT的区别？相关面试题，主要包含被问及XGBOOST和GDBT的区别？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： GDBT在函数空间中利用梯度下降法进行优化而XGB在函数空间中使用了牛顿法进行优化。即GDBT在优化中使用了一阶导数信息,而XGB对损失函数进行了二阶泰勒展开,用到了一阶和二阶倒数信息。XGB在损失函数中加入了正则项(树叶子节点个数,每个叶
本文向大家介绍xgboost的特征重要性计算相关面试题，主要包含被问及xgboost的特征重要性计算时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： Xgboost根据结构分数的增益情况计算出来选择哪个特征作为分割点,而某个特征的重要性就是它在所有树中出现的次数之和。
本文向大家介绍xgboost的正则项表达式？相关面试题，主要包含被问及xgboost的正则项表达式？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： T为叶子节点的个数,w为叶子节点的分数
本文向大家介绍xgboost和lightgbm的区别和适用场景？相关面试题，主要包含被问及xgboost和lightgbm的区别和适用场景？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： （1）xgboost采用的是level-wise的分裂策略，而lightGBM采用了leaf-wise的策略，区别是xgboost对每一层所有节点做无差别分裂，可能有些节点的增益非常小，对结果影响不大，但
本文向大家介绍xgboost特征并行化怎么做的？相关面试题，主要包含被问及xgboost特征并行化怎么做的？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征值进行排序,在进行节点分裂时需要计算每个特征的增益,最终选增益大的特征做分裂,各个特征的增益计算就可开启多线程进行。而且可以采用并行化的近似直方图算法进行节点分裂。
问题内容： http://xgboost.readthedocs.org/en/latest/python/python_intro.html 在xgboost（上面的链接）的主页上显示：要安装XGBoost，请执行以下步骤： 您需要在项目的根目录中运行 在python-package目录中运行 python setup.py安装 但是，当我这样做时，对于第1步，将出现以下错误：make：术语“
本文向大家介绍python机器学习库xgboost的使用，包括了python机器学习库xgboost的使用的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1.数据读取 利用原生xgboost库读取libsvm数据 使用sklearn读取libsvm数据 使用pandas读取完数据后在转化为标准形式 2.模型训练过程 1.未调参基线模型 使用xgboost原生库进行训练 使用XGBClassifier进行
