[人工智能]sklearn与XGBoost#02

求解XGB的目标函数

在求解XGB的目标函数的过程中，我们考虑的是如何能够将目标函数转化成更简单的，与树的结构直接相关的写法， 以此来建立树的结构与模型的效果（包括泛化能力与运行速度）之间的直接联系。也因为这种联系的存在，XGB的目 标函数又被称为“结构分数”。


其中 和 分别是在损失函 上 所求的一阶导数和二阶导数，他们被统称为每个样本的梯度统计 量（gradient statisticts）。在许多算法的解法推导中，我们求解导数都是为了让一阶导数等于0来求解极值，而现在我们求解导数只是为了配合泰勒展开中的形式，仅仅是简化公式的目的罢了。所以GBDT和XGB的区别之中，GBDT求一阶导数，XGB求二阶导数，这两个过程根本是不可类比的。XGB在求解极值为目标的求导中也是求解一阶导数。