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简述树模型之决策树、随机森林、xgboost
二叉树并不是越深越好，太深会带来overfitting(过拟合)的问题，随机森林构造器的默认参数往往最优。梯度提升决策树。专门处理表格型数据，如pd.DataFrame，基于Boosting。
如下图，假设随机森林中有3棵子决策树，2棵子树的分类结果是A类，1棵子树的分类结果是B类，那么随机森林的分类结果就是A类。
决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。而随机森林则是由多个决策树所构成的一种分类器，更准确的说，随机森林是由多个弱分类器组合形成的强分类器。
集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是 生成多个分类器/模型 ，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。
xgboost通俗理解
从图中可以看出，xgboost算法中对树的复杂度项增加了一个L2正则化项，针对每个叶结点的得分增加L2平滑，目的也是为了避免过拟合。
Bias-variance tradeoff，Bias可以理解为假设我们有无限多数据的时候，可以训练出最好的模型所拿到的误差。而Variance是因为我们只有有限数据，其中随机性带来的误差。 误差函数尽量去拟合训练数据，正则化项则鼓励更加简单的模型。
决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。
xgboost算法的步骤和GB基本相同，都是首先初始化为一个常数，gb是根据一阶导数ri，xgboost是根据一阶导数gi和二阶导数hi，迭代生成基学习器，相加更新学习器。
xgboost参数调优
调整参数(含示例)XGBoost的优势XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升。
XGBoost是一种基于树的模型，其中包含许多决策树。在进行训练时，max_depth参数表示树的最大深度。当max_depth值较高时，树的深度更深，这意味着树能够更好地捕捉到数据集中的细微差异，因此可以更好地预测。
—可以通过booster [default=gbtree]设置参数：gbtree： tree-based models/gblinear： linear models 传统GBDT在优化时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，同时用到了一阶和二阶导数。
主要区别在于：优化目标不同：GBDT每次迭代优化的目标是损失函数的梯度，而Xgboost优化的是目标函数的目标值。学习率不同：GBDT没有学习率这个参数，而Xgboost有。
而在XGBoost中的Step参数表示梯度下降的步长，通常情况下越小模型收敛的时间更长，越大在训练过程中容易出现振荡，在使用过程中需要多次尝试不同的步长，并进行交叉验证来确定一个最优的超参数。
因此，模型是以相加的方式训练（前向分步算法）的。认为y _i(t)是第i个实例在第t次迭代时的预测，加入一个新的ft来最小化以下目标。
xgboost导读及论文理解
XGBoost 的方法源自于Friedman的二阶方法，XGBoost在正则化目标函数上做了小改进。XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了 GBDT算法 并进行了算法和工程上的许多改进。
答主是wepon大神，根据他的总结我自己做了一理解和补充。 传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题)。
工程师境地也是很难的一种境地，需求用很强的理论背景和工程完成才能，能独立复现最新的论文，深刻理解论文的完成原理，并能在上面做一些小创新。
XGBoost的缺点及LightGBM的优化 (1)XGBoost的缺点 在LightGBM提出之前，最有名的GBDT工具就是XGBoost了，它是基于预排序方法的决策树算法。这种构建决策树的算法基本思想是： 这样的预排序算法的优点是能精确地找到分割点。
， 基于理解的分词方法：基于理解的分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解 ，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。
2019-03-02
1、-03-02期。白鹿，1994年9月23日出生于江苏省常州市，中国内地女演员、模特。2016年7月，白鹿在陆虎单曲《留言》MV里担任女主角，9月，出演个人首部电视剧《朝歌》，从而正式进入演艺圈。
2、《2019年03月02日》【连续第256+1+1+2+3+1+112天总结】学完目标细分和自我鼓励的100个办法，终于知道心态不好，与不会目标细分有关。
3、-03-02期、2020-11-21期和2021-07-31期。白鹿共参加过三次《快乐大本营》，第一次是在2019年3月2日的节目中，她和许凯一起宣传《招摇》这部剧。
4、洞察包含四个部分：市场洞察(了解客户的需求、竞争者的动向、技术的发展、和市场的经济状况以找到机遇与风险)、战略目标、创新焦点、业务模式(涉及六个要素：客户选择、价值主张、价值获取、活动范围、持续价值和风险管理)。
到此，以上就是小编对于batch训练的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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