1、XGBoost 通过构造加法模型逐步累加预测结果，以达到在给定特征向量x的情况下，得出最佳的预测值y
问题：在每一步如何得到f(x)？
思路：最小化目标函数
2、构造并推导目标函数，其中，
L：损失函数，用来衡量模型拟合训练数据的好坏程度
Omega：正则项，用来衡量学习到的模型的复杂度
3、最小化目标函数
4、具体计算步骤
5、以单样本为例模拟10颗数训练与预测过程
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问题：在每一步如何得到f(x)？
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L：损失函数，用来衡量模型拟合训练数据的好坏程度
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本文标题：XGBoost 理解
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/oskalftx.html
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