深入理解XGBoost，优缺点分析，原理推导及工程实现
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了深入理解XGBoost，优缺点分析，原理推导及工程实现相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
本文的主要内容概览：
1. XGBoost简介
XGBoost的全称是eXtreme Gradient Boosting，它是经过优化的分布式梯度提升库，旨在高效、灵活且可移植。XGBoost是大规模并行boosting tree的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree工具包，比常见的工具包快10倍以上。在数据科学方面，有大量的Kaggle选手选用XGBoost进行数据挖掘比赛，是各大数据科学比赛的必杀武器；在工业界大规模数据方面，XGBoost的分布式版本有广泛的可移植性，支持在Kubernetes、Hadoop、SGE、MPI、 Dask等各个分布式环境上运行，使得它可以很好地解决工业界大规模数据的问题。本文将从XGBoost的数学原理和工程实现上进行介绍，然后介绍XGBoost的优缺点，并在最后给出面试中经常遇到的关于XGBoost的问题。
2. XGBoost的原理推导
2.1 从目标函数开始，生成一棵树
XGBoost和GBDT两者都是boosting方法，除了工程实现、解决问题上的一些差异外，最大的不同就是目标函数的定义。因此，本文我们从目标函数开始探究XGBoost的基本原理。
2.1.1 学习第 t 棵树
XGBoost是由 个基模型组成的一个加法模型，假设我们第 次迭代要训练的树模型是 ，则有：
2.1.2 XGBoost的目标函数
损失函数可由预测值 与真实值 进行表示：
其中， 为样本的数量。
我们知道模型的预测精度由模型的偏差和方差共同决定，损失函数代表了模型的偏差，想要方差小则需要在目标函数中添加正则项，用于防止过拟合。所以目标函数由模型的损失函数 与抑制模型复杂度的正则项 组成，目标函数的定义如下：
其中， 是将全部 棵树的复杂度进行求和，添加到目标函数中作为正则化项，用于防止模型过度拟合。
由于XGBoost是boosting族中的算法，所以遵从前向分步加法，以第 步的模型为例，模型对第 个样本 的预测值为：
其中， 是由第 步的模型给出的预测值，是已知常数， 是这次需要加入的新模型的预测值。此时，目标函数就可以写成：
注意上式中，只有一个变量，那就是第 棵树 ，其余都是已知量或可通过已知量可以计算出来的。细心的同学可能会问，上式中的第二行到第三行是如何得到的呢？这里我们将正则化项进行拆分，由于前 棵树的结构已经确定，因此前 棵树的复杂度之和可以用一个常量表示，如下所示：
2.1.3 泰勒公式展开
泰勒公式是将一个在 处具有 阶导数的函数 利用关于 的 次多项式来逼近函数的方法。若函数 在包含 的某个闭区间 上具有 阶导数，且在开区间