XGBoost - 历史和架构

XGBoost，或极端梯度提升，是一种使用梯度提升框架的机器学习方法。它提供正则化等功能以防止过度拟合、缺失数据管理以及允许用户定义自己的优化目标和标准的可自定义方法。

XGBoost 的架构

XGBoost 的架构以其可扩展且高效的梯度提升决策树实现而脱颖而出。它包括正则化等功能以防止过度拟合、缺失数据管理以及允许用户创建自己的优化目标和标准的可自定义方法。这些特征有助于提高预测模型的稳健性和准确性。

其架构大致可分为两个主要组件 −

XGBoost 通常使用决策树作为其基础学习。每个后续树都是基于前一棵树的错误构建的，重点是错误分类的数据点。该方法使用梯度下降来找到每棵树的最佳权重，同时最小化损失函数。

XGBoost 生成决策树的集成并结合它们的预测以提高整体准确性。最终预测是所有树的预测的加权总和，并根据性能加权。

XGBoost 架构展示了其主要组件和互连。以下是该架构的功能概述 −

XGBoost 主要依赖于监督学习，涉及从标记数据中学习。此方法需要在具有输入特征和输出标签的数据集上构建模型。这种训练有助于模型理解输入和输出之间的关系，从而使其能够根据以前未知的数据进行预测或分类。

XGBoost 擅长处理结构化数据，常用于回归(预测连续值)和分类(预测离散标签)。

XGBoost 的算法基础基于树型技术，主要是梯度提升。梯度提升是一种集成技术，它按顺序创建多个决策树，每棵树都试图纠正前几棵树的任何弱点。这会从大量弱学习者中创建一个强学习者，从而提高模型的整体准确性和稳健性。

XGBoost 因将正则化技术结合到其梯度提升框架中而闻名。正则化(L1 和 L2)用于防止过度拟合并提高模型对新数据的适应性。此外，XGBoost 在树构建过程中优化了损失函数，这对于回归和分类任务中的有效学习至关重要。

XGBoost 在许多类型的机器学习应用中的有效性和受欢迎程度可以归因于其监督学习和复杂的基于树的梯度提升策略的组合，该策略通过正则化方法得到增强。

XGBoost 是一种强大的机器学习算法，它通过生成和组合多个决策树来改进预测。它在 2010 年代中期赢得几场比赛后变得流行起来。XGBoost 可以很好地处理结构化数据，可以解决回归和分类问题，并使用正则化方法避免过度拟合。