机器学习小实战（六） XGBoost基本原理_强化学习 xgb

一、xgboost原理

1. 实践证明，tree boosting（树提升）可以有效地用于分类和回归任务中，提升方法是一种非常有效的机器学习方法，xgboost是提升的强化版本。

2. 和决策树相关，集成了多个弱学习器。

3. 提升算法，相当于一棵树一棵树地加，每加一棵树要使得总体的效果得到提升。

4. 严谨地讲解：

（1）如下图，这里用到了两棵树，第一棵树说小男孩去玩游戏的权是2，第二棵树说是0.9，于是综合起来，小男孩对应的就是2+0.9=2.9

（2）数学表示

预测结果可以表示为

（3）提升的过程如下图，其中，t表示有几棵树。可以看出，就是在原来的基础上，一棵一棵地往上加吼。

（4）正则惩罚项/损失值的计算：其中，γ是惩罚系数，T是叶子节点数目，后面一项是权值w的L2模平方

由经验知，叶子节点数太多，容易过拟合

意义：损失值越小，树的结构越好

损失值计算示例：

（5）笔记和脑子都比较乱啦，先记录下来 

梯度提升决策树，又叫做残差决策树~

 

二、求解

把从样本遍历转换为从叶子节点上遍历

 

三、安装xgboost

1. 使用anconda prompt安装，只需输入命令行：pip install xgboost即可

2. 在pycharm中选择

在setting中选择

然后点击右侧窗口中的加号，添加库

选择install即可