XGBoost
原理 xbt中的目標函數是有個正則項懲罰複雜模型; 將樹拆分成結構部分q和葉子部分權重w; 構建最優模型的一般方法是最小化訓練數據的損失函數，我們用字母 L表示，如下式： 式（1）稱爲經驗風險最小化，訓練得到的模型複雜度較高。當訓練數據較小時，模型很容易出現過擬合問題。 因此，爲了降低模型的複雜度，常採用下式： 其中J(f)爲模型的複雜度，式（2）稱爲結構風險最小化，結構風險最小化的模型往往對訓練
相關文章
- 1. XGBoost——xgboost算法
- 2. xgboost
- 3. XGBoost
- 4. Xgboost
- 5. XGboost
- 6. XGBoost：在Python中使用XGBoost
- 7. XGBOOST GBDT
- 8. GBDT && XGBOOST
- 9. python機器學習庫xgboost——xgboost算法
- 10. 決策樹、GBDT、XGBoost和LightGBM之XGBoost
- 更多相關文章...
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. XGBoost——xgboost算法
- 2. xgboost
- 3. XGBoost
- 4. Xgboost
- 5. XGboost
- 6. XGBoost：在Python中使用XGBoost
- 7. XGBOOST GBDT
- 8. GBDT && XGBOOST
- 9. python機器學習庫xgboost——xgboost算法
- 10. 決策樹、GBDT、XGBoost和LightGBM之XGBoost