1.机器学习算法总结——XGBoost
2.Python XGBoost算法代码实现和筛选特征应用
3.xgboost算法原理篇
4.XGboost算法基本原理与代码实现
5.深入解析XGBoost——算法原理篇
6.转XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）

机器学习算法总结——XGBoost

       算法原理

       XGBoost的算算法基学习器可以采用CART回归树或线性模型。以下以CART回归树为例进行讨论。法源

       模型的算算法损失函数（一般形式）：[公式]。XGBoost在损失函数的法源基础上增加了正则项，因此目标函数变为：

       [公式]

       [公式]

       其中，算算法[公式]，法源淘宝单页下单源码 [公式]

       由于在第[公式]步 [公式] 是算算法常数，所以（1）可以写成

       [公式]

       [公式]

       2. 将决策树的法源参数代入目标函数 [公式]：每个样本在哪个叶节点上（树的结构）[公式]：每个样本的预测值[公式]。决策树的算算法复杂度：[公式]第[公式]个叶节点的样本集合：[公式]，则（2）可以写成：

       [公式]

       3. 目标函数最优值

       如果树的法源结构是固定的，即已经知道了每个叶节点有哪些样本，算算法那么[公式]，法源[公式]是算算法常数，但是法源[公式]（叶节点的预测值）不确定。令目标函数一阶导为0，算算法得到：

       [公式]

       此时，目标函数的值为：

       [公式]

       4. 求单棵树的最优结构（贪心策略）

       （1）从深度为0的树开始，对每个叶节点枚举所有的可用特征

       （2）针对每个特征，把属于该节点的训练样本根据该特征值升序排列，通过线性扫描的方式来决定该特征的最佳分裂点，并记录该特征的最大收益（采用最佳分裂点时的收益，收益指的分裂前后目标函数的差值）

       （3）选择收益最大的特征作为分裂特征，用该特征的最佳分裂点作为分裂位置，把该节点生长出左右两个新的叶节点，并为每个新节点关联对应的样本集

       （4）回到第1步，递归执行到满足特定条件为止

       2. XGBoost过拟合的解决办法

       3. 决策树节点划分算法（Approximate Algorithm）

       最基本的算法是精确贪心算法（Exact Greedy Algorithm）：首先根据特征值对样本进行排序，然后枚举连续特征的所有可能分割，以选择最佳分裂点。

       Approximate Algorithm：对连续型特征进行离散化。

       算法根据特征分布的分位数找到候选的特征分裂点集合，然后将特征分到不同的桶中，对每个桶内的样本统计值[公式]、[公式]进行累加统计，最后寻找最佳分裂点。

       XGBoost中采用的基于分位数来获得分裂点，要获得分位数，需要对数据进行排序，但是当数据量特别大的情况下，排序非常消耗内存和时间。此时可以使用ε-approximate分位数算法，对于权重一致的情况，可以使用quantile sketch算法来进行排序。但是在XGBoost中，每个点的权重是不一致的，权重系数是二阶导数[公式]。因此，论文中提出了基于权重的quantile sketch算法，也就是weighted quantile sketch。

       4. 稀疏数据（缺失值）的处理

       XGBoost会把缺失值分到默认的方向，先把缺失的放到右边，也就是假设缺失的是大于划分点的值，然后在放到左边，然后找出这两种情况哪种最优。

       5. XGBoost优缺点

       优点：

       缺点：

Python XGBoost算法代码实现和筛选特征应用

       Python XGBoost算法在数据处理和特征工程中展现出显著优势，尤其在机器学习中扮演重要角色。它基于GBDT优化，支持线性分类器，利用一阶和二阶导数信息提升模型性能，vb 排课源码并通过正则项控制模型复杂度，防止过拟合。XGBoost还包含shrinkage和column subsampling策略，以及并行化的近似直方图算法，提高了处理大规模数据的能力。缺失值处理上，XGBoost具有稀疏感知算法，内置交叉验证功能使其易于找到最佳迭代次数，且支持从已有模型继续学习。此外，其高灵活性允许自定义优化目标，增强了模型的适用性。下面是一个Python XGBoost参数说明的代码片段：

       <pre># 示例参数设置

       import xgboost as xgb

       params = {

        'booster': 'gbtree', # 选择树模型或线性模型

        'objective': 'reg:squarederror', # 优化目标

        'eta': 0.3, # 学习率

        'gamma': 0.1, # 正则项系数

        'max_depth': 5, # 树的最大深度

        'min_child_weight': 1, # 最小叶子节点权重

        'subsample': 0.8, # 特征抽样比例

        'colsample_bytree': 0.8, # 列抽样比例

        'nthread': -1, # 并行计算线程数

        'missing': np.nan, # 缺失值处理方式

        'num_boost_round': , # 迭代次数

        'eval_metric': 'rmse', # 评估指标

        'early_stopping_rounds': # 提前停止迭代条件

       }

       </pre>

       特征筛选则通过模型的importance属性轻松实现，结合特征数据，例如：

       <pre>importances = model.get_booster().get_score(importance_type='weight')

       selected_features = zip(importances.keys(), importances.values())[:] # 选择前重要特征

       </pre>

xgboost算法原理篇

       本文将深入解析xgboost算法的核心原理，主要涉及损失函数正则化、切分点查找算法及其优化，以及叶子结点取值确定。由于稀疏感知和并行化设计部分还未全面掌握，建议对xgboost感兴趣的读者参考原始论文以获得更全面的理解。

       作为提升策略，xgboost基于CART回归树，通过累加预测结果构建加法模型。给定数据集，模型的目标是优化如下的损失函数：

       [公式] L = Σ(α_i * (y_i - f(x_i))^2 + λ1 * Ω(θ) + λ2 * ∑(θ_j)^2)

       其中，λ1和λ2是正则化参数，θ表示叶子结点取值，α_i是样本权重。λ1控制叶子节点数量，防止过拟合；λ2防止叶子节点取值极端，保证模型稳健。

       boosting策略通过逐轮添加最优决策树来提升模型。第k棵树的优化目标是:

       [公式] θ^k = argmin Σ(α_i * (y_i - f_k(x_i))^2)

       通过泰勒展开，求导得到最优叶子结点取值:

       [公式] θ_j = Σ(α_i * x_ij * (y_i - f_{ k-1}(x_i)))

       寻找最优切分点的关键在于选择使得[公式] ΔL = Σ(α_i * (y_i - θ_j)^2) 最大的特征值作为分界点。

       两种切分点查找方法：精确贪心算法和近似算法。前者逐个特征值计算，后者选取候选切分点以降低计算复杂度。

       最终，通过XGBClassifier等工具实现模型训练，如训练集和测试集准确率均为1.0，表明模型性能良好。关于参数调优，后续文章将深入探讨。

XGboost算法基本原理与代码实现

       XGBoost是一种基于决策树的机器学习算法。它的核心思想是通过一系列弱学习器，如决策树，组合成一个强学习器，以提升预测效果。算法使用二项损失函数最小化误差，提供正则化、多线程等优化技巧，使得它在大规模数据集上表现出色。

       具体而言，XGBoost通过构建树模型实现分类和回归任务，其过程包括生成多个树，每个树都尝试减小误差。算法通过正则化防止过拟合，zigbee app源码同时多线程并行处理加速计算。

       以下是一个使用Python和XGBoost对鸢尾花数据集进行分类的代码示例：

       python

       from sklearn.datasets import load_iris

       from xgboost import XGBClassifier

       from sklearn.model_selection import train_test_split

       # 加载数据

       iris = load_iris()

       X, y = iris.data, iris.target

       # 划分训练集和测试集

       X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=)

       # 初始化XGBoost分类器

       clf = XGBClassifier()

       # 训练模型

       clf.fit(X_train, y_train)

       # 预测并评估

       predictions = clf.predict(X_test)

       accuracy = (predictions == y_test).mean()

       print(f"Accuracy: { accuracy}")

深入解析XGBoost——算法原理篇

       XGBoost，被喻为比赛中的强大利器，以其效果好、速度快、支持不同基学习器和自定义损失函数等优势，一路崭露头角。据统计，在年Kaggle的支冠军队伍中，有超过半数采用了XGBoost，其中8支仅使用了XGBoost。尽管其独特魅力在年才被正式发表，可见其内在的卓越与不凡。让我们深入剖析XGBoost，探讨为何它能展现出如此非凡的性能。

       首先，我们来解读XGBoost的几个关键优势：

       1. 效果好——采用Boosting的方式，聚焦于降低偏差，提升精度。通过引入正则项，不仅降低模型的复杂度，还能提升其泛化能力。

       2. 速度快——优化了分裂点寻找算法，通过并行、缓存、核外计算等技术，显著提高了运行效率。

       3. 支持不同基学习器——融合了基于树模型的gbtree与dark，以及基于线性模型的gblinear，提供多元化的学习选择。

       4. 自定义损失函数——通过损失函数的二阶泰勒展开，实现损失函数与目标函数的解耦，为用户提供了定制化优化的空间。

       接下来，我们深入探讨XGBoost的创新贡献：

       XGBoost是基于梯度提升树的高效实现，实质上是一个GBRT（Gradient Boosted Regression Trees）。作者在算法与工程层面进行了诸多优化，最大化利用内存与CPU的潜能，以实现极致的效率与速度。

       我们从算法改进与工程实现优化两个维度出发，解析XGBoost的核心。

       1. 算法详解

       首先，XGBoost遵循GBRT的基本框架，但通过算法和工程上的改进，实现了速度与效率的双提升。其改进主要体现在正则项的引入与目标函数的重构上。

       在树Boosting模型中，通过构建一个加法模型来逼近最优解。模型的最终目标是确定各个树的结构与权重，以最小化目标函数。引入正则项，不仅提升了模型的泛化能力，还通过平滑权重，避免了过拟合的风险。

       1.1 Tree Boosting模型

       基于数据集，一个由多个树组成的集成模型通过加法模型来表示。模型的前程源码超市目标是确定最优的树结构与权重，对新样本进行预测。

       1.2 极小化损失策略

       在目标函数中加入正则项，优化模型的结构，实现最小化损失的目标。通过这种方式，学习器能够构建更为精确的模型，避免了复杂度的过度增长。

       前向分步算法的引入，将优化问题分解为多个更易于解决的子问题，通过迭代的方式，逐步逼近最优解。

       在每一轮迭代中，寻找最佳树以最小化模型输出在训练数据上的损失，确保了算法的高效性和准确性。

       针对第n轮迭代，优化问题的解决需要确定树与模型输出。通过分析损失函数的二阶泰勒展开，我们能够找到优化目标的方向，进而得到最佳解。

       通过二阶泰勒展开，我们能够简化优化问题，进而得到优化目标的明确解。这一过程不仅提升了算法的效率，也为模型的优化提供了理论支持。

       综上所述，XGBoost在算法与工程实现上的创新，使其在众多机器学习算法中脱颖而出，成为了比赛中的首选利器。通过深入解析XGBoost的原理与应用，我们不仅能够理解其优势所在，更能够在实际问题中灵活运用，发挥其最大效能。

转XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）

       本文旨在为初次接触 XGBoost 的数据科学家提供参数调优的指南，并通过实践操作在数据集上应用此算法。XGBoost 是一种基于梯度提升的高效算法，具备多项优势，如正则化、并行处理能力、高度灵活性、缺失值处理、剪枝技术以及内置交叉验证。它通过优化正则化、树的深度、学习率、最小样本权重等关键参数来提升模型性能。

       理解 XGBoost 参数

       ### 通用参数

       booster（默认 gbtree）: 选择每次迭代的模型，可选 gbtree（基于树的模型）或 gbliner（线性模型）。

       silent（默认 0）: 当值为 1 时，静默模式，不输出任何信息。

       nthread（默认最大线程数）: 控制多线程，应设置为系统核数，或不设置以自动检测。

       Booster 参数

       ### 学习率相关

       eta（默认 0.3）: 控制每一步权重的减少，增加模型鲁棒性，典型值为 0.-0.2。

       树结构参数

       ### 树的电台源码街最大深度

       max_depth（默认 6）: 控制树的最大深度，用于避免过拟合。典型值：3-。

       ### 其他树参数

       max_leaf_nodes: 控制树的最大节点或叶子数，替代 max_depth 的作用。

       gamma（默认 0）: 只有分裂后损失函数值下降时才会分裂节点，用于控制算法的保守程度。

       max_delta_step（默认 0）: 限制每棵树权重改变的最大步长，可使算法更加保守。

       样本参数

       ### 子样本参数

       subsample（默认 1）: 控制每棵树中随机采样的样本比例。

       colsample_bytree（默认 1）: 控制每棵树中随机采样的特征比例。

       ### 正则化参数

       lambda（默认 1）: 控制 L2 正则化项。

       alpha（默认 1）: 控制 L1 正则化项。

       目标参数

       ### 优化目标

       objective（默认 reg:linear）: 定义损失函数，常用值包括二分类逻辑回归（binary:logistic）、多分类 softmax（multi:softmax）、回归问题（rmse、mae）等。

       ### 评价指标

       eval_metric: 根据问题类型选择评价指标，如回归问题的 rmse、分类问题的 error、logloss 等。

       调整参数与示例

       在数据预处理阶段，对特征进行处理以优化模型性能。接下来，通过手动和自动方法调整参数，如学习率、树深度、最小样本权重等。以下是一个简化示例流程：

       选择初始参数：max_depth=5, min_child_weight=1, gamma=0, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, scale_pos_weight=1。

       使用交叉验证（CV）确定最佳决策树数量。

       对 max_depth 和 min_child_weight 进行粗调和微调。

       调整 gamma 参数。

       调整 subsample 和 colsample_bytree 参数。

       应用正则化参数（lambda, alpha）以降低过拟合。

       降低学习率并增加决策树数量。

       通过上述步骤，可以逐步优化 XGBoost 模型，以获得最佳性能。

       总结

       本文提供了 XGBoost 参数调优的全面指南，包括参数解释、调整策略以及实际操作示例。通过理解这些参数及其作用，数据科学家能够更有效地优化模型，从而提升预测任务的性能。此外，本文强调了除了参数调整外，还需结合特征工程、模型组合等技术以实现模型性能的质的飞跃。

Xgboost完全详细解读（原理+代码）

       本文旨在深入解析xgboost算法的原理与实现细节，提供一种基于提升树的高效预测模型。xgboost算法的核心思想是通过迭代方式构建多棵树，以逐步改善预测性能。

       提升树的概念可以简单理解为：针对初始模型预测不准确的部分，通过构建新模型进行优化，不断迭代直至整体预测性能趋于最佳。

       类比于学习，我们可以将提升树比喻为学生在考试过程中，针对错题集进行专项训练，以期在下一次考试中达到满分的理想状态。

       在xgboost中，每个模型会基于前一个模型预测错误的样本进行训练，逐层逼近真实值，目标是实现预测值与真实值的完美契合。

       学习路径可以分为四个阶段：理解目标函数、简化损失函数、应用泰勒公式进行近似展开，以及实现树的参数化。

       目标函数由损失函数和正则项组成，xgboost通过迭代构建多棵树，优化预测性能。简化损失函数考虑前t-1棵树为常数，使用泰勒公式展开以优化目标函数。

       树的参数化包括模型参数化和复杂度参数化，其中复杂度参数化关注树的结构和深度，以实现模型的稀疏化和简化。

       在寻找树的形状和特征分裂时，采用贪心算法和近似算法，基于特征分割点计算增益，选择最优分割点以优化预测结果。

       工程实现中，特征分裂并行寻找可以提高效率，通过缓存访问优化读取速度，并通过特征重要性评估方法筛选关键特征。

       代码实现中，xgboost提供了筛选特征重要程度的工具，训练完毕后可以查看每个特征的贡献值，进一步优化模型。

       最后，提供xgboost调参指南与面试题参考链接，帮助读者深入理解和实践xgboost算法。

XGBoost算法的原理详析[文献阅读笔记]

       近期工作繁忙，参加学习组的同学们已对XGBoost算法原著论文进行了解析，我拖延许久，现计划每天撰写一点，直至论文内容补充完整。

       论文名为《XGBoost: A Scalable Tree Boosting System》，由陈天奇于年发表，该算法在Kaggle等比赛中表现卓越，其核心算法为决策树模型。通过阅读文章及网络上的其他解读，我总结了XGBoost算法的5个方面：Boosting Tree回顾、目标函数推导、叶节点切分优化、工程实现优化、优缺点总结。

       1. Boosting Tree回顾

       XGBoost模型是大规模并行boosting tree的工具，是目前较好的开源boosting tree工具包。在了解XGBoost算法原理前，需先了解Boosting Tree算法原理。Boosting方法是一种应用广泛、有效的统计学习方法，其核心思想是将多个专家判断综合，优于单个专家判断。分为两种思路：针对弱分类器的优化和将弱分类器组合成强分类器。Boosting Tree模型采用加法模型和前向分步算法，基模型为决策树模型，前向分步算法是指在叠加新基模型的基础上同步进行优化。

       2. XGBoosting涉及的目标函数推导

       2.1 带正则项的Boosting Tree模型

       Gradient Boost中，新模型的建立是为了使之前模型的残差往梯度方向减少，与传统Boosting不同。假设数据集为n个样本、m个特征，数据集为[公式]，其中[公式]，[公式]。GBDT本质为一个K个树模型组成的加法模型，对K个函数的预测值进行累加来拟合模型。

       2.2 带梯度的Boosting Tree推导过程

       针对公式（7）中的[公式]进行泰勒展开，对应的损失函数修改为公式（8）对应的形式。公式（8）中[公式]，[公式]，分别为损失函数的一阶导与二阶导。在去掉了常数项 [公式] 之后，对应的第t颗树的损失函数可以简化为公式（9）的形式。

       2.3 基于贪心算法的决策树生成策略

       作者认为[公式]可以认为是一种评估决策树模型好坏的指标。在实际情况下，很难直接穷举所有树结构组合 [公式]，然后一一计算对应的 [公式] 指标，来选择最优的树状结构 [公式]。文章中提取基于贪心算法的决策树生成策略，具体分为4个步骤来实现。

       3. XGBoosting涉及的切分点优化策略

       3.1 Basic Exact Greedy算法

       公式（）介绍了如何评估一个树模型结点切分方案的好坏，需要涉及两个参数的选择：（1）针对哪个特征维度开始切分。（2）在这个维度上，左右子节点的切分值如何确认。因此文章中依据上述思想进行了两层循环进行搜索，进而搜索全局最优的树状结构。

       3.2 Approximate算法

       针对Greedy搜索算法存在的时间复杂度较高的问题，文章中提出了一种近似处理算法，引入了percentiles（百分比分位数）的概念，也可以理解为“分桶”的思路。在原来Greedy算法时间复杂度的重要影响因素即特征的取值范围较广时，直接将s缩减至特定的百分比区间（例如个），而不是精确取每一个数值进行切分，复杂度将大大降低。

       4. XGBoosting涉及的算法工程优化策略

       4.1 对内存的优化（列分块）

       在XGBoost模型计算过程中，特征值的排序与切分点的选择是最耗时的部分，文章中提出了一种划分块的优化方法，具体表现为如下流程：

       4.2对CPU Cache的优化

       针对一个具体的块(block)，其中存储了排序好的特征值，以及指向特征值所属样本的索引指针，算法需要间接地利用索引指针来获得样本的梯度值。由于块中数据是按特征值来排序的，当索引指针指向内存中不连续的样本时，无法充分利用CPU缓存来提速。文章中作者提出了两种优化思路。

       5. XGBoosting的优缺点总结

       在分析XGBooting优缺点的时候，通过比较该算法与GBDT的差异，即可有较清楚的描述，具体表现在如下方面。

       （1）基分类器的差异

       （2）节点分类方法的差异

       （3）模型损失函数的差异

       （4）模型防止过拟合的差异

       （5）模型实现上的差异

       决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序（因为要确定最佳分割点）。xgboost在训练之前，预先对数据进行了排序，然后保存为block结构，后面的迭代中重复地使用这个结构，大大减小计算量。其能够实现在特征粒度的并行。

XGBoost源码解读

       前言

       XGBoost是一代神器，其推理逻辑独树一帜，与Glove等相似，皆以思考出发，推导出理想结果。高斯正是这种思维的典范，XGBoost的代码实现也异常精妙，本文尝试将两者相结合，供您参考。

       高斯的做法

       优化目标设定，以均值为目标函数的导数为零。利用线性假设推导目标函数，进而优化以误差平方项为出发点。

       进一步，高斯将误差目标公式推广到参数求解中，实现优化。

       Glove的做法

       通过log-bilinear models, LBL启发，寻找满足概率约束的目标表达式，并推导出指数函数，从而实现类似LSA的因子分解。

       引入优化权重函数，最终实现最大似然估计。

       XGBoost的做法

       引入Stagewise限制，目标为找到最优的叶子节点，以最佳方式拆分，优化损失。

       通过泰勒展开，结合叶子节点权重假设，推导出目标公式。

       基于贪心算法，实现树的生长。

       代码解读

       从命令行入口开始，核心代码框架包括数据加载、初始化、循环训练与模型保存。训练过程包括计算样本预测结果、一阶和二阶梯度计算以及Boost操作。

       DoBoost实现GBLine和GBTree两种方式，提供GradientBooster核心函数，如DoBoost、PredictLeaf、PredictBatch等。

       默认采用GBTree，对于线性部分，效果难与非线性分类器相比。

       代码基本框架集成了DMLC的注册使用机制，插件式管理实现更新机制。

       实现精准和近似算法，主要关注ColMaker更新实现。在GBTree的DoBoost中，生成并发新树，更新ColMaker和TreePruner。

       ColMaker实现包括Builder与EnumerateSplit，最终依赖于TreeEvaluator的SplitEvaluator。

       SplitEvaluator实现树的分拆，对应论文中的相关函数，包括Gain计算、权重计算、单个叶子节点Gain计算与最终损失变化。

       本文仅作为案例介绍，XGBoost在近似计算、GPU计算与分布式计算方面也极具亮点。

       小结

       本文通过对比分析高斯、Glove与XGBoost的优化策略，展示了研究与工程结合的实践，强调在追求性能的同时，不能忽视效果的重要性。

(九)XGBoost的原理、具体实例、代码实现

       本系列教程旨在以浅显易懂的方式快速上手，避免深入理论讲解。文章围绕三个核心问题展开：

       1. XGBoost是什么样子？

       2. 它解决了哪些问题？

       3. 如何进行代码实现？

       3.1 从数学角度阐述原理

       3.2 通过实例进行说明

       3.3 代码层面实现方法

       1 定义

       XGBoost，全称eXtreme Gradient Boosting，简称XGB，是GBDT算法的一种改进版本，是一种监督学习算法。它是Boost算法的一种，属于集成算法，具有伸缩性强、便捷的并行建模能力。XGBoost在Kaggle竞赛和其他机器学习竞赛中表现出色，广泛应用于分类、回归和排序问题。

       与GBDT相比，XGBoost在目标函数定义上有所区别，但基本思想一致，均利用加法模型和前向分步算法实现学习优化。预测过程如下：

       公式描述

       其中，$f_k$表示回归X树，K为回归树的数量。

       XGBoost源于GBDT，同样利用加法模型和前向分步算法实现学习优化，但与GBDT存在以下区别：

       1. 传统的GBDT以CART树作为基学习器，而XGBoost支持线性分类器（线性回归、逻辑回归），此时XGBoost相当于L1和L2正则化的逻辑斯蒂回归（分类）或线性回归（回归）。

       2. 传统的GBDT在优化时仅使用一阶导数信息，而XGBoost对代价函数进行二阶泰勒展开，得到一阶和二阶导数。

       3. XGBoost在代价函数中加入了正则项，用于控制模型复杂度。从权衡方差偏差来看，XGBoost降低了模型方差，使学习出来的模型更加简单，防止过拟合，这也是XGBoost优于传统GBDT的特性。

       4. Shrinkage（缩减或学习速率），相当于学习速率（XGBoost中的eta）。XGBoost在进行一次迭代后，将叶子节点的权值乘上该系数，主要是为了削弱每棵树的影响，让后续有更大的学习空间。

       5. 列抽样。XGBoost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样，不仅防止过拟合，还能减少计算。对于缺失值的处理，XGBoost可以自动学习出特征的分裂方向。

       6. XGBoost工具支持并行。Boosting本身是一种串行结构，XGBoost如何并行？注意，XGBoost的并行不是tree粒度的并行，它一次迭代完才能进行下一次迭代。XGBoost的并行是在特征粒度上的。我们知道，决策树的学习最耗时的一个步骤就是对特征的值进行排序，XGBoost在训练前，预先对数据进行排序，然后保存为block结构，后续迭代中重复使用这个结构，大大减小计算量。这个block结构也使得并行成为可能，在进行节点分裂时，需要计算每个特征的增益，最终选增益最大的特征进行分裂，那么各个特征的增益计算就可以开多线程进行。

       2 实现过程回归二分类

       公式描述

       公式描述

       公式描述

       公式描述

       3 单棵树的构建

       XGB算法中单颗树的构建不再是GBDT中采用CART回归树的方法构建。单棵树同样是基于优化目标函数（通俗的讲就是如何让loss更小）的思想构建的，只不过在优化目标函数时考虑了二阶导数和正则项，而GBDT仅考虑了一阶导数。

       下面先看XGB的目标函数：

       公式描述

       公式（2）第一部分是损失函数，第二部分是对模型复杂度的惩罚项（正则项）；上面列出的是树形结构的惩罚项。如果是线性回归结构就是L1 L2正则项。$Υ和λ$是超参数，T表示给定一棵树的叶子节点的数量。$||w||^2$表示每棵树叶子节点上的输出分数的平方（相当于L2正则），

       对于第t棵树[公式] 采用泰勒公式 [公式] 展开： [公式] 映射倒泰勒公式中，这里： [公式] 所以： [公式]

       继续接插播之前的内容：

       ...

       4 具体案例

       ...

       5 代码实现

       XGBoost没有包含在sklearn包中，而是一个单独的包，但它提供了sklearn接口。在使用时，可以用XGboost原生的一套流程，也可以采用sklearn的一套流程。

       没有安装xgboost包的，首先在命令行运行以下命令进行安装：

       ...

       以二分类问题为例：