XGBoost的原理分析以及实践
XGBoost的原理分析以及实践原理任何机器学习的问题都可以从目标函数(objective function)出发,目标函数的主要由两部分组成 $损失函数+正则项$:
Obj(\Theta)=L(\Theta)+\Omega(\Theta)在这里,当我选择树模型为基学习器时,我们需要正则的对象,或者说需要控制复杂度的对象就是这K颗树,通常树的参数有树的深度,叶子节点的个数,叶子节点值的取值(xg
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