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1. 简介
XGBoost (eXtreme Gradient Boosting)是一种用于回归、分类和排序的机器学习算法。它是 GBDT(Gradient Boosting Decision Trees)的一种高效实现,可能在大规模数据集上运行,并具备很强的泛化能力。XGBoost 在 2016 年 KDD Cup 比赛中博得了冠军,也被广泛应用于数据挖掘、自然语言解决、计算机视觉和举荐零碎等畛域,成为了许多数据科学家和机器学习工程师的首选算法之一。
2. 原理
XGBoost 是基于梯度晋升树的算法,算法的外围是 应用多个弱学习器,通过逐渐优化损失函数来构建一个强学习器。具体来说,每个弱学习器是一个决策树模型,而 XGBoost 采纳了一个自定义的损失函数,使得在构建每棵树的过程中可能同时思考误差的大小和复杂度。另外,XGBoost 还应用了一种正则化技术,即 L1 和 L2 正则化,来防止过拟合。
在每一轮迭代中,XGBoost 会计算出每个样本的梯度和 Hessian 矩阵,用于构建决策树。而后,依据损失函数的梯度和 Hessian 矩阵,计算出每个节点的决裂增益,以确定哪个特色和阈值能够使损失函数最小化。最初,利用贪婪算法抉择决裂点,生成一颗新的决策树。在屡次迭代后,XGBoost 将多个决策树联合起来,造成一个强学习器。
3. 代码实现
XGBoost 算法的代码实现须要用到 Python 或 R 语言。Python 的 xgboost 库提供了 XGBoost 算法的 Python 接口,能够不便地进行模型训练和预测。上面是一个简略的 Python 代码实例,演示如何应用 XGBoost 进行分类。
import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
data = load_breast_cancer()
X, y = data.data, data.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 转化为 XGBoost 特有的数据格式
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)
# 设置参数
params = {
'max_depth': 3,
'eta': 0.1,
'objective': 'binary:logistic',
'eval_metric': 'error'
}
# 训练模型
num_rounds = 100
model
4. 利用方向
XGBoost 可用于许多机器学习工作,包含分类,回归,排名和聚类。其次要利用方向包含金融风控、自然语言解决、图像识别、医疗衰弱、广告举荐等畛域。它在一些驰名的数据比赛中也获得了很好的问题,例如 Kaggle 上的“房价预测”、“银行营销预测”等较量。金融风控:应用 XGBoost 预测贷款守约危险,以便银行可能更好地
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