2020-03-01
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如何理解拟合上次预测的残差?
xgboost算法思想就是不断地添加树,不断地进行特征分裂来生长一棵树,每次添加一个树,其实是学习一个新函数,去拟合上次预测的残差。当我们训练完成得到k棵树,我们要预测一个样本的分数,其实就是根据这个样本的特征,在每棵树中会落到对应的一个叶子节点,每个叶子节点就对应一个分数,最后只需要将每棵树对应的分数加起来就是该样本的预测值。






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