XGboost的改进算法

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种基于决策树的集成学习算法，它是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）的改进算法。XGBoost通过以下两种方式来改进GBDT：

1.正则化

在训练过程中，XGBoost引入了L1和L2正则化来防止过拟合。L1正则化可以使一些特征的权重变为0，从而实现特征选择的作用；L2正则化可以使权重变得比较小，从而使模型更加平滑，防止过拟合。

2.优化目标函数

XGBoost的目标函数包含两部分：损失函数和正则化项。其中，损失函数用于衡量预测值与真实值之间的差异，正则化项用于惩罚模型的复杂度。为了提高模型的准确性，XGBoost采用了二阶泰勒展开式对目标函数进行优化，这使得模型的拟合效果更加准确。

此外，XGBoost还引入了一些其他的改进算法，如加权分位数（weighted quantile sketch）、自适应学习率（adaptive learning rate）和交叉验证（cross validation）等。这些改进算法都可以提高模型的性能和鲁棒性。