机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些

区别包括:1、正则化方法;2、并行化策略;3、损失函数;4、处理缺失值;5、树的构建方式;6、软件特性。其中,正则化方法不同是因为XGBOOST对模型加入了正则化来控制模型的复杂度。GBDT(梯度提升决策树)和XGBOOST(极端梯度提升)都是集成学习的代表算法,且都基于决策树。

机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些

1、正则化方法

GBDT:不直接对模型进行正则化。

XGBOOST:除了用于模型训练的传统目标函数,还在模型的目标函数中加入了正则项,有助于防止过拟合。

2、并行化策略

GBDT:传统的GBDT算法并没有并行策略。

XGBOOST:采用特定的策略使得特征排序、节点分裂等步骤能够并行,提高算法的速度。

3、损失函数

GBDT:通常采用平方损失函数。

XGBOOST:提供了一个更广泛的损失函数选择。

4、处理缺失值

GBDT:需要在训练之前进行数据预处理,处理缺失值。

XGBOOST:可以在训练过程中自动处理缺失值。

5、树的构建方式

GBDT:一般使用深度优先策略。

XGBOOST:可以选择深度优先或广度优先。

6、软件特性

GBDT:提供基本的模型训练和预测功能。

XGBOOST:提供了更多的特性,如内置交叉验证、正则化和并行处理。


延伸阅读:

XGBOOST的核心思想

XGBOOST的设计初衷是为了优化大规模的树提升计算。通过系统设计和算法优化,XGBOOST能够给出更快、更准确的答案。与其他树提升算法相比,XGBOOST的一个主要优点是它的正则化框架,这有助于更好地控制模型的复杂性,从而提高模型的预测能力。

文章标题:机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些,发布者:Flawy,转载请注明出处:https://worktile.com/kb/p/61537

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