DBDT的改进之XGBoost算法介绍

Posted 不学无墅_NKer

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了DBDT的改进之XGBoost算法介绍相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

主要内容:

  XGBoost算法的介绍

  XGBoost算法的损失函数

  XGBoost函数介绍

  算法的应用实战——信用卡欺诈行为的识别

1.XGBoost算法的介绍

XGBoost是由传统的GBDT模型发展而来的,GBDT模型在求解最优化问题时应用了一阶导技术,而XGBoost则使用损失函数的一阶和二阶导,而且可以自定义损失函数,只要损失函数可一阶和二阶求导。

XGBoost算法相比于GBDT算法还有其他优点,例如支持并行计算,大大提高算法的运行效率;XGBoost在损失函数中加入了正则项,用来控制模型的复杂度,进而可以防止模型的过拟合;XGBoost除了支持CART基础模型,还支持线性基础模型;XGBoost采用了随机森林的思想,对字段进行抽样,既可以防止过拟合,也可以降低模型的计算量。

2.XGBoost算法的损失函数

 

 2.1损失函数的演变

 

 

 3.XGBoost函数介绍

 

 4.算法的应用实战——信用卡欺诈行为的识别

 数据下载:https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud

完整代码:https://www.cnblogs.com/tszr/p/10060935.html

以上是关于DBDT的改进之XGBoost算法介绍的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

XGBRegressor梯度提升回归xgboos 决策树回归

推荐算法与量化交易-A-5-5:XGBoost-lightGBM“集成提升树模型”算法-基于模型算法

机器学习 gbdt-xgboost 决策树提升

xgboost为啥要用泰勒展开

LightGBM算法---介绍说明python代码

CatBoost算法 & XGBoost算法 & Light GBM算法