xgboost原理

阅读XGBoost 与 Boosted Tree 基学习器：CART 每个叶子节点上面有一个分数 不够厉害，所以找一个更强的模型 tree ensemble 对每个样本的预测结果是每棵树预测分数的和 目标函数 采用boosting（additive training）方法，每一次都加入一个新的函数。依赖每个数据点上的误差函数的一阶导数和二阶导（区别于GBDT）。 树的复杂度 复杂度包含了一棵树里面

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