大厂常考Xgboost模型面试题_xgboost 面试

1、简单介绍一下XGBoost 

    首先需要说一说GBDT，它是一种基于boosting增强策略的加法模型，训练的时候采用前向分布算法进行贪婪的学习，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前 t-1 棵树的预测结果与训练样本真实值的残差。

    XGBoost对GBDT进行了一系列优化，比如损失函数进行了二阶泰勒展开、目标函数加入正则项、支持并行和默认缺失值处理等，在可扩展性和训练速度上有了巨大的提升，但其核心思想没有大的变化。

2、XGBoost与GBDT有什么不同

    基分类器：XGBoost的基分类器不仅支持CART决策树，还支持线性分类器，此时XGBoost相当于带L1和L2正则化项的Logistic回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。

    导数信息：XGBoost对损失函数做了二阶泰勒展开，GBDT只用了一阶导数信息，并且XGBoost还支持自定义损失函数，只要损失函数一阶、二阶可导。

    正则项：XGBoost的目标函数加了正则项， 相当于预剪枝，使得学习出来的模型更加不容易过拟合。

    列抽样：XGBoost支持列采样，与随机森林类似，用于防止过拟合。

    缺失值处理：对树中的每个非叶子结点，XGBoost可以自动学习出它的默认分裂方向。如果某个样本该特征值缺失，会将其划入默认分支。

    并行化：注意不是tree维度的并行，而是特征维度的并行。XGBoost预先将每个特征按特征值排好序，存储为块结构，分裂结点时可以采用多线程并行查找每个特征的最佳分割点，极大提升训练速度。

3、XGBoost为什么使用泰勒二阶展开

    精准性：相对于GBDT的一阶泰勒展开，XGBoost采用二阶泰勒展开，可以更为精准的逼近真实的损失函数

    可扩展性：损失函数支持自定义，只需要新的损失函数二阶可导。

4、XGBoost防止过拟合的方法

    XGBoost在设计时，为了防止过拟合做了很多优化，具体如下：

• 目标函数添加正则项：叶子节点个数+叶子节点权重的L2正则化
• 列抽样：训练的时候只用一部分特征（不考虑剩余的block块即可）
• 子采样：每轮计算可以不使用全部样本，使算法更加保守
• shrinkage: 可以叫学习率或步长，为了给后面的训练留出更多的学习空间

5、XGBoost如何处理缺失值

    XGBoost模型的一个优点就是允许特征存在缺失值。对缺失值的处理方式如下：

    在特征k上寻找最佳 split point 时，不会对该列特征 missing 的样本进行遍历，而只对该列特征值为 non-missing 的样本上对应的特征值进行遍历，通过这个技巧来减少了为稀疏离散特征寻找 split point 的时间开销。

    在逻辑实现上，为了保证完备性，会将该特征值missing的样本分别分配到左叶子结点和右叶子结点，两种情形都计算一遍后，选择分裂后增益最大的那个方向（左分支或是右分支），作为预测时特征值缺失样本的默认分支方向。

    如果在训练中没有缺失值而在预测中出现缺失，那么会自动将缺失值的划分方向放到右子结点。

6、XGBoost如何选择最佳分裂点？

    XGBoost在训练前预先将特征按照特征值进行了排序，并存储为block结构，以后在结点分裂时可以重复使用该结构。

    因此，可以采用特征并行的方法利用多个线程分别计算每个特征的最佳分割点，根据每次分裂后产生的增益，最终选择增益最大的那个特征的特征值作为最佳分裂点。

    如果在计算每个特征的最佳分割点时，对每个样本都进行遍历，计算复杂度会很大，这种全局扫描的方法并不适用大数据的场景。XGBoost还提供了一种直方图近似算法，对特征排序后仅选择常数个候选分裂位置作为候选分裂点，极大提升了结点分裂时的计算效率。

7、XGBoost如何评价特征的重要性

    采用三种方法来评判XGBoost模型中特征的重要程度：

    weight ：该特征在所有树中被用作分割样本的特征的总次数。

    gain ：该特征在其出现过的所有树中产生的平均增益。

    cover ：该特征在其出现过的所有树中的平均覆盖范围。

    注意：覆盖范围这里指的是一个特征用作分割点后，其影响的样本数量，即有多少样本经过该特征分割到两个子节点。

8、GBDT与Xgboost的区别

• 传统的GBDT以CART树作为基学习器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于L1和L2正则化的逻辑斯蒂回归（分类）或者线性回归（回归）；
• 传统的GBDT在优化的时候只用到一阶导数信息，XGBoost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，得到一阶和二阶导数；
• XGBoost在代价函数中加入了正则项，用于控制模型的复杂度。从权衡方差偏差来看，它降低了模型的方差，使学习出来的模型更加简单，放置过拟合，这也是XGBoost优于传统GBDT的一个特性；
• shrinkage（缩减），相当于学习速率（XGBoost中的eta）。XGBoost在进行完一次迭代时，会将叶子节点的权值乘上该系数，主要是为了削弱每棵树的影响，让后面有更大的学习空间。（GBDT也有学习速率）；
• 列抽样：XGBoost借鉴了随机森林的做法, 支持列抽样, 不仅防止过 拟合，还能减少计算；
• 对缺失值的处理: 对于特征的值有缺失的样本，XGBoost还可以自动 学习出它的分裂方向；
• XGBoost工具支持并行。Boosting不是一种串行的结构吗?怎么并行 的？注意XGBoost的并行不是tree粒度的并行，XGBoost也是一次迭代完才能进行下一次迭代的（第t次迭代的代价函数里包含了前面t-1次迭代的预测值）。XGBoost的并行是在特征粒度上的。我们知道，决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点），XGBoost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block结构，后面的迭代 中重复地使用这个结构，大大减小计算量。这个block结构也使得并行成为了可能，在进行节点的分裂时，需要计算每个特征的增益，最终选增益最大的那个特征去做分裂，那么各个特征的增益计算就可以开多线程进行。

9、XGBoost和LightGBM的区别

    xgboost采用的是level-wise的分裂策略，而lightGBM采用了leaf-wise的策略，区别是xgboost对每一层所有节点做无差别分裂，可能有些节点的增益非常小，对结果影响不大，但是xgboost也进行了分裂，带来了不必要的开销。 leaft-wise的做法是在当前所有叶子节点中选择分裂收益最大的节点进行分裂，如此递归进行，很明显leaf-wise这种做法容易过拟合，因为容易陷入比较高的深度中，因此需要对最大深度做限制，从而避免过拟合。

    lightgbm使用了基于histogram的决策树算法，这一点不同与xgboost中的 exact 算法，histogram算法在内存和计算代价上都有不小优势。

    内存：直方图算法的内存消耗为(#data* #features * 1Bytes)(因为对特征分桶后只需保存特征离散化之后的值)，而xgboost的exact算法内存消耗为：(2 * #data * #features* 4Bytes)，因为xgboost既要保存原始feature的值，也要保存这个值的顺序索引，这些值需要32位的浮点数来保存。

    计算：预排序算法在选择好分裂特征计算分裂收益时需要遍历所有样本的特征值，时间为(#data),而直方图算法只需要遍历桶就行了，时间为(#bin)

10、XGBoost模型如果过拟合了怎么解决

    当出现过拟合时，有两类参数可以缓解：

    第一类参数：用于直接控制模型的复杂度。包括max_depth,min_child_weight,gamma 等参数

    第二类参数：用于增加随机性，从而使得模型在训练时对于噪音不敏感。包括subsample,colsample_bytree

    还有就是直接减小learning rate，但需要同时增加estimator 参数。