[機器學習算法]XGBoost算法是如何一步一步推導的

簡介 XGBoost算法是以CART爲基分類器的集成學習方法之一，由於其出色的運算效率和預測準確率在數據建模比賽中得到廣泛的應用。與隨機森林賦予每一顆決策樹相同的投票權重不同，XGBoost算法中下一棵決策樹的生成和前一棵決策樹的訓練和預測相關（通過對上一輪決策樹訓練準確率較低的樣本賦予更高的學習權重來提高模型準確率）。相比於其他集成學習算法，XGBoost一方面通過引入正則項和列抽樣的方法提高了

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