xgboost算法的示意图
时间: 2024-05-15 12:11:38 浏览: 14
XGBoost是一种基于决策树集成的机器学习算法,它在Kaggle等数据竞赛中得到了广泛应用,并被认为是一种高效而准确的算法。XGBoost的示意图如下:
![XGBoost示意图](https://raw.githubusercontent.com/dmlc/web-data/master/xgboost/model/xgboost.png)
XGBoost中的每个决策树都由多个决策节点组成,每个节点对应于一个特征及其阈值,通过比较该特征与阈值的大小关系来将样本分配到左右子树中。在每个叶子节点上,都会输出一个该样本所属的类别或回归值。在XGBoost中,决策树的构建采用了一种加权的方法,即将之前树的误差作为当前树的加权,以强化模型的泛化能力。同时,XGBoost还采用了一种正则化方法,即L1和L2正则化,来避免过拟合。
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xgboost分类 示意图
很抱歉,我无法提供图片或示意图。但是,你可以在相关的文献和资料中找到xgboost分类的示意图。你可以参考xgboost原始论文\[2\]和xgboost作者讲义PPT\[2\],这些资料中可能包含了xgboost分类的示意图。此外,你还可以在相关的博客和文章中寻找xgboost分类的示意图,比如CSDN博客和知乎等。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基础算法-Xgboost](https://blog.csdn.net/weixin_41175904/article/details/120947455)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
XGBoost算法流程图
XGBoost算法的流程图如下所示:
1. 初始化模型,定义初始预测值为基础模型的平均值。
2. 根据损失函数的负梯度计算残差。
3. 构建一棵回归树来拟合残差,使用贪心算法选择最佳分割点。
4. 通过新的树来更新模型的预测值。
5. 重复步骤2-4,直到达到最大迭代次数或残差的绝对值小于设定的阈值。
6. 返回最终的模型。
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