XGBoost源码解读

       前言

       XGBoost是源码一代神器，其推理逻辑独树一帜，源码与Glove等相似，源码皆以思考出发，源码推导出理想结果。源码高斯正是源码增量指标源码这种思维的典范，XGBoost的源码代码实现也异常精妙，本文尝试将两者相结合，源码供您参考。源码

       高斯的源码做法

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

       进一步，源码高斯将误差目标公式推广到参数求解中，源码题库录入系统源码实现优化。

       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。模块类网站源码

       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。源码mp4

       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、中科体检系统源码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。