99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

熱線電話：13121318867

登錄
首頁大數(shù)據(jù)時代機器學習算法中 GBDT 和 XGBOOST 的區(qū)別有哪些？
機器學習算法中 GBDT 和 XGBOOST 的區(qū)別有哪些？
2023-03-22
收藏

Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) 和 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 都是目前機器學習領域中非常流行的算法。兩種算法都采用了 boosting 方法來提高分類或回歸效果，但在實現(xiàn)細節(jié)上還是有一些區(qū)別的。

1. 損失函數(shù)

GBDT 與 XGBoost 的主要區(qū)別之一是損失函數(shù)的選擇。GBDT 迭代時使用的是基尼系數(shù)（gini index）和均方誤差（mean squared error），而 XGBoost 提出了一種新的損失函數(shù)——“梯度提升樹”（gradient boosting tree）。梯度提升樹不僅考慮了訓練集預測值與真實值之間的誤差，還考慮了預測值之間的差距，使得算法更加穩(wěn)定。

2. 正則化方式

正則化是防止算法過擬合的重要手段。GBDT 采用了傳統(tǒng)的正則化方法，如剪枝等。而 XGBoost 則提出了一種新的正則化方式——L1 和 L2 正則化。L1 正則化可以使模型更加稀疏，L2 正則化可以抑制模型的復雜度，兩者結(jié)合可以達到更好的效果。

3. 樣本權值

GBDT 和 XGBoost 對樣本權值的處理也有所不同。GBDT 在訓練過程中將每個樣本的誤差視為樣本的權值，越難分類的樣本被給予更高的權值，從而使算法更加關注錯誤率高的樣本。而 XGBoost 引入了一個額外的參數(shù)——缺省權值（base score），使得樣本的權值可以通過調(diào)整該參數(shù)而發(fā)生變化，在某些情況下，這種方法可以取得更好的效果。

4. 并行計算

GBDT 的計算是串行化的，即每次只能在已有樹的基礎上生成一棵新的樹，計算效率較低。相比之下，XGBoost 實現(xiàn)了并行計算，可以利用多核 CPU 的優(yōu)勢，同時生成多棵樹，使得算法的速度更快。

5. 特征重要性評估

GBDT 和 XGBoost 在特征重要性評估上的表現(xiàn)也不同。GBDT 通常使用信息增益或基尼系數(shù)來評估特征的重要性，而 XGBoost 則提供了一個內(nèi)置函數(shù)來計算特征重要性，該函數(shù)可以根據(jù)所有樹的貢獻度對特征進行排序，并輸出特征得分。

總的來說，GBDT 和 XGBoost 都是優(yōu)秀的機器學習算法，它們都具有較高的精度和可解釋性，適用于各種場景。但在具體應用中，需要根據(jù)數(shù)據(jù)集的特點和任務類型選擇合適的算法，并針對算法細節(jié)進行優(yōu)化。

數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼

若不方便掃碼，搜微信號：CDAshujufenxi

數(shù)據(jù)分析師資訊
更多

OK
客服在線
立即咨詢
客服在線
立即咨詢
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }