xgboost特征并行化怎么做的？
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。
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本文向大家介绍特征选择怎么做相关面试题，主要包含被问及特征选择怎么做时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 特征选择是一个重要的数据预处理过程，主要有两个原因：一是减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合;二是增强对特征和特征值之间的理解。 常见的特征选择方式： 1）、去除方差较小的特征 2）、正则化。L1正则化能够生成稀疏的模型。L2正则化的表现更加稳定，由于有用的特征
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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。
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我有一个设计问题，当使用类似的东西时： 我认为应该有一些更好的方法来实现这种参数化的特性。 我在std中没有找到好的示例（例如，在具有类似的关联类型的traits中没有实现）？
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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
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本文向大家介绍xgboost原理，怎么防过拟合？相关面试题，主要包含被问及xgboost原理，怎么防过拟合？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是一个树集成模型，它使用的是K（树的总数为K）个树的每棵树对样本的预测值的和作为该样本在XGBoost系统中的预测，定义函数如下： 对于所给的数据集有n个样本，m个特征，定义为： 其中Xi表示第i个样本，yi表示第i个样本
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分类变量的特征提取 比如城市作为一个特征，那么就是一系列散列的城市标记，这类特征我们用二进制编码来表示，是这个城市为1，不是这个城市为0 比如有三个城市：北京、天津、上海，我们用scikit-learn的DictVector做特征提取，如下： # coding:utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding( "utf-8" ) from