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用xgboost做分類，預(yù)測結(jié)果輸出的為什么不是類別概率？
2023-04-10
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XGBoost是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，在分類問題中通常被用來預(yù)測二元或多元分類結(jié)果。與傳統(tǒng)的決策樹相比，XGBoost具有更優(yōu)秀的準(zhǔn)確性和效率。

然而，在使用XGBoost進(jìn)行分類時(shí)，其輸出通常不是類別概率，而是對每個(gè)類別的預(yù)測分?jǐn)?shù)或得分。這與其他分類算法（如邏輯回歸）不同，因?yàn)樗鼈冚敵龅氖敲總€(gè)類別的概率。

這種差異主要是由于XGBoost算法的工作原理所決定的。XGBoost通過構(gòu)建多個(gè)決策樹來進(jìn)行分類，每個(gè)決策樹都會(huì)給出一個(gè)預(yù)測分?jǐn)?shù)。最終的分類結(jié)果是所有決策樹的預(yù)測分?jǐn)?shù)的加權(quán)平均值，而不是每個(gè)類別的概率。

另外，XGBoost還具有一些特殊的技巧，例如增強(qiáng)正則化和智能分裂點(diǎn)選擇等，這些技巧可使模型更加準(zhǔn)確和穩(wěn)健。這些技巧也導(dǎo)致了模型輸出預(yù)測分?jǐn)?shù)而不是類別概率。

雖然XGBoost輸出的是預(yù)測分?jǐn)?shù)而不是類別概率，但在實(shí)際應(yīng)用中，可以將預(yù)測分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)化為類別概率。這可以通過將預(yù)測分?jǐn)?shù)作為輸入，然后使用Sigmoid函數(shù)（對于二元分類問題）或softmax函數(shù)（對于多元分類問題）來轉(zhuǎn)換。這些函數(shù)將預(yù)測分?jǐn)?shù)映射到概率空間中的值。

總之，XGBoost是一種強(qiáng)大而有效的分類算法，通常輸出預(yù)測分?jǐn)?shù)而不是類別概率，由于其特殊的技巧，如增強(qiáng)正則化和智能分裂點(diǎn)選擇等。但是，預(yù)測分?jǐn)?shù)可以很容易地轉(zhuǎn)換為類別概率，從而使其與其他分類算法具有可比性。

相信讀完上文，你對算法已經(jīng)有了全面認(rèn)識。若想進(jìn)一步探索機(jī)器學(xué)習(xí)的前沿知識，強(qiáng)烈推薦機(jī)器學(xué)習(xí)之半監(jiān)督學(xué)習(xí)課程。

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