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python入门教程之集成学习之Xgboost(14)
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i ) + 1 2 h i f t 2 ( x i ) ] + Ω ( f t )
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这时,目标函数只依赖于每个数据点在误差函数上的一阶导数和二阶导数(这里体现xgboost和gbdt的不同了,目标函数保留了泰勒展开的二次项)。
回归前面树的复杂度介绍,我们知道:,同时将目标函数全部转换成在第棵树叶子节点的形式。对这里的的理解:当一个样本进来的时候,不管是回归问题还是分类问题,最终都会掉到叶子结点上,而每颗树的每个叶子节点都会对应有一个得分(想象一下回归问题,每个叶子节点对应的是落入该叶子结点的所有训练样本的均值),所以可以理解为一个样本在轮最终的得分函数。
即每个决策树的第个叶子节点的取值最终会是同一个值。另外代入正则项。
损失函数可以继续化简:
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