Xgb的特点是什么？ xgb是GBAT的一个工程实现，传统的GBDT是基于CART 作为基分类器，在优化时仅仅用到了一阶信息。
xgb 可以支持线性分类器，增加了 L1 正则项和 L2正则项， xgb对loss函数进行了二阶泰勒展开，使得优化更快更准。
lgb 也是一种GBDT的工程实现，微软提出的xgb调整版本，由于一些并行化策略使得lgb 占用更少的内存空间。
- Xgboost中需要注意的点
XGB 需要将离散特征进行Onehot编码或者数值化，与连续变量一起处理，为什么要这么做？ 避免扫面切分。
也有博主提出XGB 不需要对离散变量进行编码处理，可以直接输入模型，最终我们是以效果为主。
标签：lgb,XGB,xgb,分类器,正则,GBDT 来源： https://www.cnblogs.com/RankFan/p/16282762.html
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。