我是靠谱客的博主 精明香烟,最近开发中收集的这篇文章主要介绍机器学习-XGB算法梳理,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

学习目标:
算法原理
损失函数
分裂结点算法
正则化
对缺失值处理
优缺点
应用场景
sklearn参数

1.算法原理

xgboost(eXtreme Gradient Boosting)可以说是提升方法的升级版,针对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、稀疏感知算法、并行化算法设计等等。

2.损失函数
3.分裂结点算法
4.正则化
5.对缺失值处理
6.优缺点
7.应用场景
8.sklearn参数

参考:
理论:
XGBoost论文,2016
https://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/52557382
https://blog.csdn.net/Kaiyuan_sjtu/article/details/80012063
实战&调参:https://blog.csdn.net/Kaiyuan_sjtu/article/details/80018580

最后

以上就是精明香烟为你收集整理的机器学习-XGB算法梳理的全部内容,希望文章能够帮你解决机器学习-XGB算法梳理所遇到的程序开发问题。

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