做集团网站应注意什么,企业网页如何制作,企业宣传网站建设模板,数码公司网站建设的意义机器学习模型—XGBoost
XGBoost(Extreme Gradient Boosting)是由陈天奇等人于2014年提出的一个高效可扩展的梯度提升库。它在梯度提升框架的基础上进行了优化和改进，被广泛应用于机器学习竞赛和实际应用中
作为GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)的扩展版本,XGBoost在算…机器学习模型—XGBoost
XGBoost(Extreme Gradient Boosting)是由陈天奇等人于2014年提出的一个高效可扩展的梯度提升库。它在梯度提升框架的基础上进行了优化和改进，被广泛应用于机器学习竞赛和实际应用中
作为GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)的扩展版本,XGBoost在算法理论和工程实现上都做了大量创新,展现出极致的性能表现,因而受到了机器学习从业者和竞赛选手的广泛追捧。
XGBoost的核心创新
核心算法创新
利用二阶近似替代一阶近似,更精准地优化目标函数,提高收敛速度支持并行化加速计算,利用核外线程和多线程优化训练和预测自动捕获特征的交互作用,自动组合低有效维度的特征支持各类缺失值处理策略,避免缺失造成样本浪费系统层面优化
利用数据压缩和列式存储,大幅减小内存开销通过缓存优化,避免多次重复计算支持多种稀疏外存优化,解决大规模数据难题自动并行化近似直方图算法自动负载均衡，提高集群计算效率提供多种高效的缓存优化和内核优化正则化和优化算法丰富
L1/L2正则化惩罚,控制过拟合支持带约束的树模型学习提供多种随机采样策略,如列采样、行采样支持交替梯度优化算法模型可解释性
提供SHAP值计算,分析各特征的贡献度自动学习出特征重要性排序支持叶子节点计算样本权重实用扩展
