目标值|不好_Xgboost原理精读

篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了Xgboost原理精读相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

首先要明确一点，xgboost 是基于提升树的。

什么是提升树，简单说，就是一个模型表现不好，我继续按照原来模型表现不好的那部分训练第二个模型，依次类推。来几个形象的比喻就是：

做题的时候，第一个人做一遍得到一个分数，第二个人去做第一个人做错的题目，第三个人去做第二个人做错的题目，以此类推，不停的去拟合从而可以使整张试卷分数可以得到100分（极端情况）。

把这个比喻替换到模型来说，就是真实值为100，第一个模型预测为90，差10分，第二个模型以10为目标值去训练并预测，预测值为7，差三分，第三个模型以3为目标值去训练并预测，以此类推。

XGBoost (eXtreme Gradient Boosting)是GradientBoosting算法的一个优化的版本，针对传统GBDT算法做了很多细节改进，包括损失函数、正则化、切分点查找算法优化等。

相对于传统的GBM，XGBoost增加了正则化步骤。正则化的作用是减少过拟合现象。
xgboost可以使用随机抽取特征，这个方法借鉴了随机森林的建模特点，可以防止过拟合。

速度上有很好的优化，主要体现在以下方面：
1、分裂点寻找近似算法，先通过直方图算法获得候选分割点的分布情况，然后根据候选分割点将连续的特征信息映射到不同的bucke