机器学OST的区别有哪些

发布网友发布时间：2024-09-05 10:18

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热心网友时间：2024-10-13 13:19

机器学习中的两种算法，GBDT（梯度提升决策树）和xgboost，有显著的区别。首先，xgboost不仅支持CART基分类器，还包含线性分类器，类似于带正则化的逻辑斯蒂回归和线性回归。它在优化时利用了二阶导数，允许自定义代价函数，增加了正则项以控制模型复杂度，降低过拟合风险。

与传统GBDT的单步学习不同，xgboost引入了缩减（Shrinkage，类似学习速率eta）的概念，每轮迭代后通过系数削弱树的影响，为后续学习提供空间。此外，xgboost采用了列抽样策略，借鉴了随机森林，以减少过拟合和计算量。

在处理缺失值方面，xgboost具有智能，能自动学习缺失值的分割方向。尽管boosting通常被认为是串行的，xgboost通过在训练前对数据预排序并保存为block结构实现了特征粒度的并行。这样，*节点时的特征增益计算可以并行执行，极大地提高了效率。

最后，xgboost还引入了可并行的近似直方图算法，解决大数据集或分布式环境下贪心算法效率低的问题，提高了树节点*的效率。这些特性使得xgboost在模型复杂度控制、并行计算和处理缺失值等方面超越了传统GBDT，使其在实际应用中更加强大。