xgboost 基学习器是什么？

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种基于梯度提升树的机器学习算法，它是一种集成学习方法，通过组合多个弱学习器来构建一个强大的预测模型。基学习器是指在XGBoost中使用的单个决策树模型。

XGBoost的基学习器采用了CART（Classification and Regression Trees）决策树模型。CART决策树是一种二叉树结构，通过对特征进行递归划分，将数据集划分为多个子集，每个子集对应一个叶节点。在XGBoost中，每个叶节点都对应一个预测值，通过将多个决策树的预测结果进行加权求和，得到最终的预测结果。

XGBoost的基学习器具有以下特点：
1. 可以处理各种类型的特征，包括数值型和类别型特征。
2. 可以自动处理缺失值，无需对缺失值进行额外处理。
3. 采用了正则化技术，可以有效防止过拟合。
4. 通过梯度提升算法，可以逐步优化模型的预测能力。

相关问题

XGBoost的基学习器

XGBoost是一种常用的梯度提升决策树模型。它使用了一种特殊的决策树结构——CART决策树作为基学习器。CART决策树是一种二叉树结构，在每个叶子节点上都会产生一个预测值。XGBoost中的CART决策树是通过最小化损失函数来生成的。在每次迭代中，XGBoost会加入一个新的CART决策树，并使用梯度下降算法来优化模型的参数，以尽可能地减少训练集上的损失。在预测时，XGBoost将所有的CART决策树的预测值相加，得到最终的预测结果。

XGBoost包含哪些基学习器

XGBoost包含三种基学习器，分别是：

1. Regression Trees（回归树）：用于解决回归问题，输出连续数值。

2. Classification Trees（分类树）：用于解决分类问题，输出离散类别。

3. Ranking Trees（排序树）：用于排序问题，输出一组有序的结果。

这些基学习器都是决策树模型，通过不断迭代和加权求和，可以得到更精确的预测结果。