为什么xgboost泰勒二阶展开后效果就比较好了呢？-CDA数据分析师官网

2023-04-13

XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法，用于解决分类和回归问题。它在许多数据科学竞赛中表现优异，并被广泛应用于各种领域，如金融、医疗、电子商务等。

在XGBoost中，每个树的构建都是基于残差的。因此，如果我们能够更准确地估算残差，就可以更好地构建树模型。为了实现这一点，XGBoost采用了泰勒二阶展开技术，将损失函数在当前模型预测值处进行展开，以获得更准确的梯度和海森矩阵信息。

泰勒二阶展开涉及到一个关键的数学概念，即海森矩阵。海森矩阵是一个包含二阶偏导数的矩阵，用于描述函数的局部曲率。在XGBoost中，我们使用海森矩阵来近似损失函数在当前模型预测值处的局部曲率。通过计算海森矩阵，我们可以更好地估算残差，从而更准确地构建树模型。

泰勒二阶展开还涉及到一个重要的超参数，即学习速率。学习速率控制每次迭代中树的贡献大小，较小的学习速率可以使模型更加稳定，但需要更多的迭代次数才能达到最优解。较大的学习速率可以加快训练速度，但可能会使模型过拟合。因此，在使用泰勒二阶展开时，需要仔细选择学习速率，并进行适当的调整。

除了泰勒二阶展开，XGBoost还包括其他一些优化技术，如列抽样、行抽样和正则化等。这些技术可以帮助我们更好地处理高维数据、减少过拟合，并提高模型的泛化能力。

总之，XGBoost在决策树模型的基础上引入了泰勒二阶展开技术，以更准确地估算残差，从而更好地构建树模型。它还包括其他一些优化技术，可以进一步提高模型的性能。由于其出色的表现和广泛的应用，XGBoost已成为数据科学领域中不可或缺的工具之一。

CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>> “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想查询CDA考试成绩，点击>>> “CDA成绩” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

▷ 想获取CDA考试时间/费用/条件/大纲/通过率，点击 >>>“CDA考试官网” 了解CDA考试详情；

XGBoost 过拟合决策树损失函数集成学习超参数泛化能力正则化

数据分析咨询请扫描二维码

若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi