booster

文章目录 xgboost的优点 参数调试 通用参数 Booster 参数 目标参数 大致步骤 xgboost的优点 1、正则化 GBM（Gradient Boosting Machine）的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤，因此很多时候过拟合处理比较麻烦，而XGBoost以“正则化提升(regularized boosting)”技术而闻名。 2、并行处理 XGBoost支持并行处理，相比GBM有了速度上的巨大提升。 注：Boosting还是串行的，并行的表现在于数据预处理后保存在block中，避免每次调用都进行一次预处理 3、兼容性强 可以处理底层的numpy和scipy数据，特别对于部分大数据集可以处理稀疏矩阵直接进行训练。 4、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。GBM的网格搜索有个最大弊端，只能在用户给出的范围内进行寻值。 5、灵活性强 （1）允许用户定义自定义优化目标和评价标准，它对模型的使用开辟了一个全新的维度，用户的处理不会受到任何限制。 （2）可以自动处理缺失值，避免了太过繁琐的预处理，用户需要提供一个和其它样本不同的值，然后把它作为一个参数传进去，以此来作为缺失值的取值。并且XGBoost在不同节点遇到缺失值时采用不同的处理方法，而且会学习未来遇到缺失值时的处理方法。

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: How can I use XGBOOST https://github.com/dmlc/xgboost/ library in c++? I have founded Python and Java API, but I can't found API for c++ 回答1: I ended up using the C API, see below an example: // create the train data int cols=3,rows=5; float train[rows][cols]; for (int i=0;i<rows;i++) for (int j=0;j<cols;j++) train[i][j] = (i+1) * (j+1); float train_labels[rows]; for (int i=0;i<rows;i++) train_labels[i] = 1+i*i*i; // convert to DMatrix DMatrixHandle h_train[1]; XGDMatrixCreateFromMat((float *) train, rows, cols, -1, &h_train[0]); // load the

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任务内容： 1. XGB算法梳理 XGB是前向可加算法，t轮的预测与t-1轮预测的关系如下， 其中ft(x)为t轮的预测函数，在XGB中即为决策树。 损失函数为可变化如下： 其中 为复杂程度的惩罚项，上式根据泰勒二阶展开式可进一步展开为（注：GBDT按照泰勒一阶展开式）： 其中 ，由于 是t-1轮的损失函数，当迭代到t轮时，可看做是已知的，因此目标函数可转化为 ，把 代入上式，可得 ，其中 为样本xi所属叶节点的值， 为叶节点j的值。 上式是从样本的角度描述，把所有样本的预测损失进行汇总。现假设t轮生成的决策树中有T个叶节点，每个样本必落在其中一个叶节点中，因此可以从叶节点的角度，把所有叶节点中所有的样本的预测损失进行汇总，变化如下： ，其中 表示j叶子节点内的所有样本。当树的结构已知时，上式可看做 的一元二次方程，当 时，最小的值为 ,其中 。 2. 分裂结点算法 此时，问题从在t轮迭代时，找到一棵使目标函数 最小的树，变为在所有的树中找到一棵使 达到最小的树，此时树节点的值为 。在现实中，树的数量是非常巨大的，无法穷尽每一棵树，所以退而求其次，使用贪婪算法，用局部最优逼近全局最优。具体算法框架跟GBDT类似，不同的是，划分的标准不再是gini系数或信息熵比率，而是 ，并且叶节点的数值为 。 3. 如何找到最佳特征的最佳分裂节点： 对于数值特征，把每个特征的值按从小到大排列