xgboost回归原理图

XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法，通过多个决策树的集成来达到更好的预测效果。在回归问题中，XGBoost使用了基于梯度提升的方法来训练决策树。

XGBoost回归的原理图如下：


1. 对于每一个样本，计算其对应的残差，即真实值与当前模型的预测值之差。
2. 通过构建一棵回归树来拟合这些残差，得到每个叶子节点的输出值。
3. 将每个叶子节点的输出值作为该节点对应的样本的预测值。
4. 将所有叶子节点的输出值相加作为最终的预测结果。

XGBoost回归的关键在于如何构建每棵回归树。XGBoost使用了正则化技术和梯度提升技术来构建回归树，其中正则化技术可以防止过拟合，梯度提升技术可以加速模型训练和提高预测性能。