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机器学习tree

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简述信息一览：

1、首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现，并不是一种单一算法。xgboost里面的基学习器除了用tree（g***ree），也可用线性分类器（gblinear）。而GBDT则特指梯度提升决策树算法。

2、主要区别在于：优化目标不同：GBDT每次迭代优化的目标是损失函数的梯度，而Xgboost优化的是目标函数的目标值。学习率不同：GBDT没有学习率这个参数，而Xgboost有。

（图片来源网络，侵删）

3、xgboost（全称eXtreme Gradient Boosting），也从属于GB框架，代码支持GBlinear，G***ree两种不同的子函数。

4、GBDT是一种算法，XGBOOST是GBDT的一种实现。

5、Xgboost 是GB算法的高效实现，其中基分类器除了可以使CART也可以是线性分类器。

（图片来源网络，侵删）

机器学习中常用的方法有：（1）归纳学习符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。

常见的机器学习算法包含线性回归、Logistic回归、线性判别分析。在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。Logistic回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。

线性回归线性回归算法的目标是找到一条直线来拟合给定数据集。直线的斜率和截距可以预测因变量的值。该算法是最简单和最常用的机器学习算法之一。逻辑回归逻辑回归算法基于一个概率模型，用于预测给定数据集的类别。

回归算法。回归算法是试图***用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，是统计机器学习的利器。基于实例的算法。

线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。Logistic回归 Logistic回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。

常见的机器学习相关算法包括如下：机器学习的相关算法包括：监督学习、非监督学习和强化学习。

1、网格搜索：网格搜索是一种自动化的特征选择方法，可以在给定的参数空间中搜索最优的特征组合。该方***生成所有可能的特征组合，并使用交叉验证来评估每个组合的性能。最终选择出表现最好的特征组合作为最优解。

2、使用网格搜索或随机搜索等方法，通过交叉验证来找到最优的超参数组合是一种很好的实践。这不仅可以找到最优的超参数组合，还可以进一步了解哪些特征对模型性能影响较大。

3、这里通常使用GridSearch。可先寻找max_depth、min_child_weight，确定后，再对gamma、subsample等调优。 xgboost的正则化参数的调优。（lambda， alpha）。这些参数可以降低模型的复杂度，从而提高模型的表现。

4、第一种方法称为基本精确贪心算法（exact greedy algorithm）：枚举所有特征的所有可能划分，寻找最优分割点。

5、weight将给予数值特征更高的值，因为它的变数越多，树分裂时可切割的空间越大。所以这个指标，会掩盖掉重要的枚举特征。gain用到了熵增的概念，它可以方便的找出最直接的特征。

6、贪心算法算法1 exact greedy algorithm—贪心算法获取最优切分点 approximate algorithm近似算法算法2 利用Sk 核心思想：通过特征的分布，按照分布式加权直方图算法确定一组候选分裂点，通过遍历所有的候选分裂点来找到最佳分裂点。

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