XGBOOST和GDBT的区别？
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,每个叶子节点上输出score的L2模平方和。对于缺失的样本,XGB可以自动学习出它的分裂方向。GDBT的节点分裂方式使用的是gini系数,XGB通过优化推导出分裂前后的增益来选择分裂节点。XGB在处理每个特征列时可以做到并行。
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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
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什么是 xgboost？ XGBoost ：eXtreme Gradient Boosting 项目地址：https://github.com/dmlc/xgboost 是由 Tianqi Chenhttp://homes.cs.washington.edu/~tqchen/最初开发的实现可扩展，便携，分布式 gradient boosting (GBDT, GBRT or GBM) 算法的一个库
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XGBoost是"极端梯度提升"(eXtreme Gradient Boosting)的简称。XGBoost 源于梯度提升框架，但是更加高效，秘诀就在于算法能并行计算、近似建树、对稀疏数据的有效处理以及内存使用优化，这使得 XGBoost 至少比现有梯度提升实现有至少 10 倍的速度提升。 XGBoost 支持在多台机器上进行分布式训练，包括 AWS，GCE，Azure 和 Yarn 集群。可以与
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问题内容： 我是Python的XGBoost的新手，所以我很抱歉，如果答案是显而易见的，但是我尝试使用panda数据框并以Python的形式获取XGBoost，以提供与使用Scikit- Learn包装器相同时得到的相同预测行使。到目前为止，我一直无法做到这一点。举个例子，在这里我拿波士顿数据集，转换为熊猫数据框，训练该数据集的前500个观察值，然后预测最后6个。我先使用XGBoost，然后使用S
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本文向大家介绍GDBT的原理,以及常用的调参参数相关面试题，主要包含被问及GDBT的原理,以及常用的调参参数时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 先用一个初始值去学习一棵树,然后在叶子处得到预测值以及预测后的残差,之后的树则基于之前树的残差不断的拟合得到,从而训练出一系列的树作为模型。 n_estimators基学习器的最大迭代次数,learning_rate学习率，max_le
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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