机器学习基础与应用 课件 第8-12 章 基于支持向量机的路面状况分类 -智慧风控：基于多模型融合实现电信客户流失预警

第八章基于支持向量机的路面状况分类目

录支持向量机算法定义支持向量机算法原理图像及其特征010203支持向量机算法定义01支持向量机算法定义支持向量机（supportvectormachine，SVM）算法是一种监督学习算法，用来进行分类或者回归，在深度学习被提出之前，一直是公认的、最优秀的分类算法，直至现在，支持向量机算法的使用率仍居高不下。支持向量机算法是由超平面定义的一种二分类模型，即能够将不同类别的样本在样本空间分隔的超平面。（给定标记好的训练数据，SVM算法输出一个最佳分隔超平面，用来对新样本进行分类）01支持向量机算法定义01图中可以看出，分别使用了最近邻KNN、决策树、随机森林和支持向量机SVM四种分类算法进行分类的效果，其中SVM的分类效果一直是比较好的。支持向量机算法定义01例：中国有南北方之称，科学家根据各地的年降雨、温度等因素，进行一系列的推算，最终决定以“秦岭-淮河”为中国南北边界线，从此人们就能根据“秦岭-淮河”知道是南、是北了。各种气候因素相当于SVM的训练数据“秦岭-淮河”这条最佳的南北分界线，相当于SVM算法找到的最佳分类超平面支持向量机算法原理02支持向量机算法原理支持向量机算法既可以用于分类任务中，也可以用于回归任务中，其基本原理是将数据映射到高维空间中，找到一个超平面，使得不同类别的数据被分隔开来，同时最大化所有数据点到超平面的距离，这些离超平面最近的数据点被称为支持向量。02支持向量机算法原理支持向量机算法的最终目的是用训练数据集的间隔最大化找到一个最优分离超平面02超平面假设有5个男生和5个女生的身高、体重数据，将它们绘制成散点图将已知的点划分为圆形和“十”字形两个部分，其中相接的部分直线就是支持向量机算法中的超平面。支持向量机算法原理支持向量机算法的最终目的是用训练数据集的间隔最大化找到一个最优分离超平面02超平面加入头发长度的数据时，输入数据变成了三维此时需要一个二维平面，才能把数据分成两个部分。当我们的数据点集为N维的时（意味着有N个特征），需要一个N-1维的平面才可以把数据分成两个部分。支持向量机算法原理在使用支持向量机算法进行分类或者回归的过程中，超平面的选择可以有多个02超平面的选择随意画出三条可以正确划分男性和女性数据的直线，这些直线都是可以作为超平面的，因此超平面不是唯一的。支持向量机算法原理在使用支持向量机算法进行分类或者回归的过程中，超平面的选择可以有多个02超平面的选择最佳的超平面选择：在固定超平面的方向（图中为直线的斜率）且不会错误分类样本的时候移动超平面（图中为上下移动直线），此时会在超平面的两侧找到两个极限位置(越过该位置就会分错数据)，如图所示，在两条虚线中心（到两虚线的距离相同）的实线就为该方向的最佳分类超平面。其中两条虚线的垂直距离就是这个超平面的最大分类间距（margin）。支持向量机算法原理实际生活中，我们碰到的数据集大多是线性不可分的，需要对数据进行转换。事实上，低维平面内不可分的数据放在一个高维空间中就有可能变得可分。理论上任意的数据样本都能够找到一个合适的映射，使得这些在低维空间不能划分的样本到高维空间中之后能够线性可分，而这个映射就是核函数。02核函数图像及其特征03图像及其特征图像是指由像素组成的二维或三维数据，可以是数字图像、模拟图像或计算机生成的图像。数字图像是一种特殊的图像，它是由数字表示的图像，通常以像素矩阵的形式存储在计算机中。03图像及其特征数字图像由二维元素组成，每一个元素具有一个特定的位置和幅值，这些元素就称为像素。像素（pixel）是picture和element这两个字母的缩写，是用来计算数字图像的一种单位，是组成数字图像的最小单位，比如对一幅标有1024像素×768像素的图像而言，这幅图像的长边有1024个像素，宽边有768个像素，1024×768=786432，即这是一幅具有近80万像素的图像。03数字图像图像及其特征在日常生活中，我们通常看到的彩色图像中的每一个像素都是用三个字节来表示的，其中每个字节对应着R（红色）、G（绿色）、B（蓝色）分量的亮度。灰度图像则是将亮度值量化为0～255共256个级别，每个像素是只有一个采样颜色的图像；0表示纯黑色，255表示纯白色，中间的数字从小到大表示由黑到白的过渡色。灰度化处理就是将一幅彩色的图像转化为灰度图像的过程。03灰度图像图像及其特征在机器学习中，通常会对图像进行处理并提取相应的特征之后再输入模型中，这样不仅能够减少运算量，也可以达到提高模型性能的目的。常见的图像特征：颜色特征、形状特征和纹理特征等。图像特征的提取方法：常用的纹理特征提取方法——灰度共生矩阵。03图像特征提取方法图像及其特征灰度共生矩阵（gray-levelco-occurrencematrix，GLCM）是一种基于灰度图像的特征提取方法，其基本思想是统计图像中像素灰度值之间的空间关系。通过计算灰度共生矩阵中的特征参数，如对比度、相关性、能量、熵、逆差矩等，可以有效地描述图像的纹理信息。03图像特征提取方法常用的特征参数二阶矩对比度相关性熵逆差矩图像及其特征03图像特征提取方法二阶矩二阶矩也被称为能量（energy），表示的是灰度共生矩阵中所有元素的平方和。其反映了图像灰度分布的均匀程度和纹理粗细度。二阶矩越大，表示图像的纹理越粗糙，越复杂；二阶矩越小，表示图像的纹理越细。对比度对比度（contrast）反映了图像的清晰度和纹理沟纹深浅的程度。纹理的沟纹深，其对比度大，效果清晰；反之，对比度小，则沟纹浅，效果模糊。图像及其特征03图像特征提取方法相关性相关性（correlation）表示灰度共生矩阵中像素之间的线性相关程度。相关性越大，表示图像的纹理越趋向于线性。熵熵（entropy）表示灰度共生矩阵中像素对的不确定性程度。熵越大，表示图像的纹理越复杂，纹理不均匀；熵越小，表示图像的纹理越简单，纹理比较均匀。逆差矩逆差矩（inversedifferencemoment）反映了图像纹理局部特征变化的情况。当逆差矩越大，表示图像的纹理越均匀；反之，逆差矩越小，表示图像纹理越不均匀。感谢观看！第九章基于朴素贝叶斯算法的店铺评论分类目

录朴素贝叶斯算法概述朴素贝叶斯算法原理文本分类数据预处理流程010203朴素贝叶斯算法概述01朴素贝叶斯算法概述朴素贝叶斯算法（naivebayesmodel）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。它在假设数据特征之间相互独立的条件下，使用已知的数据概率来对未知的数据进行分类。01以水果分类为例，假设一个水果的颜色、形状、和大小三个特征分别是红色、圆形、直径4cm。当我们使用朴素贝叶斯算法判断该水果是不是苹果时，首先会假设这三个特征互相独立、没有依赖关系，然后再计算该水果是不是苹果的概率。朴素贝叶斯算法原理02朴素贝叶斯算法原理贝叶斯定理是18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯（ThomasBayes）提出的重要概率论理论。贝叶斯定理的公式如下：02贝叶斯定理P(B|A)表示在已知特征A的情况下，事件B发生的概率，也称为后验概率；P(B|A)表示在已知事件B发生的情况下，特征A出现的概率，也称为似然度；P(B)表示事件B的先验概率，指在考虑特征A之前，事件B发生的概率；P(A)表示特征A的先验概率，指在考虑事件B之前，特征A出现的概率。朴素贝叶斯算法原理例：已知某工厂生产次品的概率为10%，同时该工厂停电的概率为1%，停电时生产次品的概率为90%，那么当该工厂生产了次品的时候，停电的概率有多大？02贝叶斯定理在该例中，首先定义事件的概率，即设P(次品)表示生产次品的概率，即P(次品)=10%；设P(停电)表示工厂停电的概率，即P(停电)=1%；P(次品|停电)表示停电时生产次品的概率，即P(次品|停电)=90%；而该工厂生产次品时，停电的概率用P(停电|次品)表示，通过贝叶斯公式计算，停电的概率为：朴素贝叶斯算法原理在许多情况下，特征与特征之间可能存在关联性，例如通过温度、湿度、气压等特征判断是否是晴天，如果温度高，湿度就可能小，他们之间是存在关联性的。在这种多特征、多类别的场景下，如果直接从有限的样本中估计类别的概率往往会比较困难。02朴素贝叶斯算法原理朴素贝叶斯算法采用了“特征条件独立性假设”，即假设样本中的各个特征之间都是相互独立的、互不关联的，忽略特征之间的关联性，使计算概率的过程更加简单。朴素贝叶斯算法还需要估计先验概率和条件概率，并利用贝叶斯定理计算后验概率，朴素贝叶斯算法通常表现出很好的分类效果。朴素贝叶斯算法原理例：朴素贝叶斯算法实现文本分类（判断是否为篮球运动）表中文本特征是文字形式的，计算机很难进行计算，通常会通过一些文本预处理的方式将文本特征转成向量形式。如词频特征矩阵将文本特征中重复的词去掉得到词频列表如[突破，扣篮，罚球，唱歌，跳舞]，接着再转为词频特征02朴素贝叶斯算法原理文本特征类别突破；扣篮True罚球；扣篮True唱歌；跳舞False朴素贝叶斯算法原理如果现在有[突破，罚球]这两个特征，那么使用朴素贝叶斯算法去判断该数据是否是篮球运动时，会得出以下公式。02朴素贝叶斯算法原理属于篮球运动的概率为不属于篮球运动的概率为所以最后将拥有[突破，罚球]特征的文本分为属于篮球运动这一类型。文本分类数据预处理流程03文本分类数据预处理流程文本分类数据预处理是文本分类中比较重要且关键的过程，文本分类数据预处理的好坏直接影响着分类的效果。文本分类数据预处理可以帮助我们从原始文本分类数据中提取有用信息并去除无用信息，而不同的任务常常需要使用不同的预处理步骤和方法，来对文本分类数据进行预处理，为后续模型训练和分析打下基础。03常见的文本分类数据预处理步骤：文本分类数据预处理流程03常见的文本分类数据预处理步骤：01分词将文本拆分成一个个单独的单词或词组，以方便后续处理02去除停用词将一些常见的，但是对分析用处不大的、无意义的字词或者标点符号从文本中去除03文本特征提取从文本中提取有用的信息并将其作为模型的输入特征04文本向量化将文本转换为向量形式文本分类数据预处理流程分词是实现文本分类的第一个步骤，指将一段文本按照一定的规则或算法进行切分，切分成一个个具有实际含义的词汇单位。在英文中，单词之间以空格作为自然分界符；而在汉语中，词没有一个形式上的分界符。也就是说，相比于英文，中文没有词与词之间的分界符（如空格）。因此分词是处理中文文本的首要步骤。03分词文本分类数据预处理流程对于中文进行分词可以使用jieba库。jieba分词库是一个优秀的Python第三方中文分词库，常常用于对中文文本进行分词。jieba分词库的分词原理是利用中文词库来确定汉字之间的关联概率，并将概率大的汉字组成词组，形成最终的分词结果。jieba分词库支持3种分词模式：精确模式、全模式、搜索引擎模式。03分词文本分类数据预处理流程03分词分词模式简介特点切分结果精确模式对语句进行最精确的切分不存在冗余数据，能够完整地把文本按照中文词库的标准完成拆分，比较适合文本分析全模式将语句中所有可能是词的词语都切分出来分词速度很快，但是会存在冗余数据搜索引擎模式在精确模式的基础上，对长词再次进行切分提高召回率，适合用于搜索引擎分词例：“冰墩墩是2022年北京冬季奥运会的吉祥物”文本分类数据预处理流程停用词是指在文本分析中被忽略的一些常见词语，例如“的”“了”“是”等。这些词在文本中出现的频率非常高，但通常不携带太多的语义信息，因此这些词在文本分类中通常可以被忽略。忽略这些词可以减少文本数据量，提高文本处理效率，同时可以避免这些无意义的词对文本分类的影响。03去除停用词文本分类数据预处理流程停用词通常包括语气助词、连词、代词、介词、冠词、副词等一些无实际意义的词语。在文本分类中，常常使用停用词表来忽略这些词语。停用词表可以是自己预定义的，也可以是根据具体的文本数据集来自动生成的。目前常用的中文停用词表：03去除停用词百度停用词表哈工大停用词表中文停用词表文本分类数据预处理流程文本特征是指用于描述文本的属性或特性，可以用于文本分类、情感分析、实体识别等任务。常见的文本特征提取包括词频（TF）、TF-IDF值等。词频特征是一种比较简单文本特征，它指的是文本中每个词出现的次数。因为每个文本一般都是由单词所组成的，而每个单词出现的次数在一定程度上又可以从侧面反映该文章的内容。例：love这个词出现的比较多，则可以猜测很大可能属于情感类的文章。在处理文本类的信息时，词频特征是非常重要的信息之一。03文本特征提取文本分类数据预处理流程词频特征简单易于理解，能够从宏观角度捕获文本信息，但是词频特征往往会受到停止词汇的影响（即停用词），例如“的”“，”等，他们出现次数往往较多，容易影响文本的分析效果，所以在处理文本类型的数据时常常包含去停用词这一部分操作。03文本特征提取文本分类数据预处理流程原因：计算机系统内部以二进制来表示、存储和处理数据信息，即0、1两种运算数字。在自然界中，能够获取到信息非常丰富、种类非常多，例如数值、字符、图像、音频等，而数值型的数据很容易够转成二进制的表示形式，但像字符类型（文本）的这种数据，计算机很难对其进行运算、存储等。解决办法：需要将词汇转化为计算机可识别的数值形式，即文本向量化。03文本向量化感谢观看！第十章基于多层感知机的相册分类目

录感知机算法多层感知机算法图像增广010203感知机算法01感知机算法感知机算法最早是由美国学者FrankRosenblatt受到生物神经细胞的启发于1957年提出的一种机器学习模型，它是一种二分类的线性分类模型，是神经网络和支持向量机的基础。感知机算法只有一个输入层xi和一个输出层y，它的学习能力非常有限，只能处理线性问题，很难解决复杂的非线性问题。01感知机算法感知机算法是一种最简单的前馈神经网络，其结构与生物的神经细胞结构类似。感知机算法是一个单个神经元的生物神经网络，它的输入可以有多个，并且每一个输入都会有一个权重，通过让输入xi与权重wi相乘进行加权，然后进行求和得出一个值，如果这个值大于阈值θ，则输出y=1；如果小于这个阈值则输出y=0，其中0和1分别表示类别。01多层感知机算法02多层感知机算法多层感知机（multiLayerperceptron，MLP）算法是一种前馈神经网络，是由感知机模型推广而来。多层感知机算法是指由多个感知机组成的多层次的人工神经网络。它克服了感知机不能对线性不可分数据进行识别的弱点。02组成：多层感知机算法通常由一个输入层、多个隐藏层和一个输出层组成，是神经网络中的一种。规则：每一个圆圈表示一个神经元的节点，每一层神经元只接受来自前一层神经元的输入（前一层可能是输入层也可能是隐藏层），后面的层对前面层没有信号反馈。输入模式经过各层的顺序传播，最后在输出层上得到输出。图像增广03图像增广图像增广也可以称为数据增强，是一种通过让有限的数据产生更多的等价数据来人工扩展训练数据集的技术，通常用在图像数据的处理上。在数据集不足的情况下，对训练图像进行一系列的随机变化之后，生成相似但不同的训练样本，从而扩大训练集的规模。应用图像增广的原因除了数据量少之外，还可以随机改变训练样本以减少模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。03图像增广的概念图像增广图像增广的方法相当于在数据集上增加视角、位置方面的偏差，进而增强模型在这些方面的鲁棒性，从而提高测试精度。03图像增广的常用方法图像增广的常用方法：图像缩放图像平移图像旋转图像翻转图像增广图像缩放是对数字图像的尺寸进行调整的过程，可以理解为对图像进行拉伸或压缩的操作。这是一种非平凡的过程，需要在处理效率以及结果的平滑度和清晰度上做一个权衡。当图像的尺寸缩小后，它的平滑度将会增强。03图像增广的常用方法图像增广图像平移是将一幅图像中的所有像素点都按照给定的偏移量在水平方向（沿x轴方向）或垂直方向（沿y轴方向）移动，也就是说将图像所有的像素坐标，分别加上指定的水平偏移量和垂直偏移量，是图像几何变换中较为简单的一种变换。03图像增广的常用方法图像增广图像旋转是指图像以某一点为中心旋转一定的角度，形成一幅新的图像的过程。图像的旋转变换一般以图像中心为旋转中心，图像旋转后不会变形，但其垂直对称轴和水平对称轴都会发生改变，其大小也一般会发生改变。03图像增广的常用方法图像增广图像翻转包括水平翻转、垂直翻转和水平垂直翻转3种类型，在图像翻转过程中，翻转只改变图像的方向，并不改变图像的大小，并且不是任意改变方向。03图像增广的常用方法垂直翻转是指以图像的垂直中轴线为坐标旋转180°，翻转之后原图像的左半部分变到右边，右半部分变到左边水平翻转是指以图像的平行中轴线为坐标旋转180°，翻转之后将原图像的上半部分变到下边，下半部分变到上边水平垂直翻转是指水平翻转和垂直翻转同时进行的操作感谢观看！第十一章智慧电商：基于多模型融合实现商品销量预测目

录Stacking算法概述Stacking算法流程GBDT算法概述GBDT算法原理01020304Stacking算法概述01Stacking算法概述集成学习是一种结合多个模型的预测结果，以得到比任何一个模型都更优、效果更好的预测结果的方法，作为集成学习三大类中的Stacking算法，通常基于多个不同的基学习器进行集成，因此又被称为异质集成方法。Stacking算法被广泛应用于各种领域，如金融、医疗、推荐系统等。在这些领域，Stacking算法已经成为一个强有力的工具，能够提高预测准确性和稳定性。01Stacking算法概述Stacking算法是由Wolpert于1992年提出的一种分层模型的集成框架。其基本思想是先使用第一层初级学习器在原始数据上进行训练，接着根据每个初级学习器的输出结果来创建一个新的数据集，最后将新的数据集输入元学习器中进行训练，并将其输出作为集成学习后的最终预测结果。01Stacking算法流程02Stacking算法流程对于一个问题来说，通常可以采用不同类型的学习器，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等算法构建的学习器，来解决学习问题。这些学习器通常能够学习到问题的一部分，但并不能学习到问题全部。Stacking集成方法的思想可以概括为：如果某个初级学习器错误地学习了特征空间的某个区域，那么元学习器通过结合其他初级学习器的学习行为，可以适当纠正这种错误。02Stacking算法流程Stacking集成方法的基本算法流程：02假设原始数据集D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}，将原始数据集D分为原始训练集Dtrain和原始测试集Dtest两部分，其中原始训练集Dtrain用于训练初级学习器，原始测试集Dtest用于测试元学习器。（1）选择并构建多个初级学习器，例如构建逻辑回归、支持向量机、KNN学习器等。（2）对于初级学习器1，利用K折交叉验证的方法，在K-1折上训练初级学习器，并在第K折上进行验证，最终得到K个预测结果，将其组合为集合P1，作为初级学习器1的最终预测结果。（3）Stacking算法流程Stacking集成方法的基本算法流程：02对于初级学习器{2,3,…,m}，重复步骤（2）的操作，得到预测结果集合P2,…,Pm。（4）将m个初级学习器的预测结果拼接为新数据集P={P1,P2,…,Pm}，作为元学习器的训练集数据并进行训练，从而得到Stacking的最终模型。（5）最后将测试集Dtest输入Stacking模型中进行测试与评估。（6）Stacking算法流程02（1）集成强学习器的优势，以达到较高的分类准确率；（2）不需要太多的参数调整和特征筛选工作；（3）利于工程实践、数学理论知识较少、容易理解、模型可扩展性高、对训练数据利用更充分。优点（1）需要构建多个初级学习器模型，计算量往往较大、模型容易过拟合；（2）类似黑箱模型的特性，模型的可解释性较弱。缺点GBDT算法概述03GBDT算法概述GBDT算法是gradientboostingdecisiontree（梯度提升决策树）的缩写，最早由Friedman于2001年提出，属于有监督学习中的一种算法。GBDT算法是一种迭代的决策树算法，是集成学习中Boosting方法的成员之一。03GBDT算法概述Boosting方法在训练基学习器时采用的是串行的方式，其基本思路是将基学习器进行层层叠加，其中每一层基学习器在训练的时候，会对前一层基学习器分错的样本，根据其学习误差调整训练集的权重，给予更高的权重，最后根据各层学习器结果的加权得到最终模型。03GBDT算法原理04GBDT算法原理GBDT算法是一种不断进行迭代的决策树算法，既可以用于解决分类问题也可以用于解决回归问题，采用决策树作为基学习器。GBDT算法的主要流程：04初始化第一个基学习器，该基学习器是一个只有根节点的决策树建立M个基学习器，计算出损失函数的负梯度在当前模型的值，将它们作为残差的估计创建一颗回归树CART来拟合这个残差在拟合后的树的叶子节点找到一个尽可能的减小损失的值并更新学习器GBDT算法原理例：假设有一组数据集为编号、年龄、体重、身高4列。其中，年龄、体重作为特征（输入变量），身高作为目标变量特征，即需要预测的值。04编号年龄/岁体重/kg身高/m15201.127301.3321701.7430601.852565？GBDT算法原理GBDT算法步骤：04（1）初始化损失函数式子如下。其中，式子中的yi为目标变量。损失函数选择为平方损失函数，然后直接对式子进行求导并另导数等于零，求c的值，即c的值为编号1～编号4的身高均值。身高初始化学习器的结果如下。GBDT算法原理GBDT算法步骤：04（2）建立M颗分类回归树，m=1，2，3，…，M，进行迭代训练。a.计算负梯度，由于选择的损失函数为平方损失函数，所以负梯度就是残差，其式子如下：编号年龄/岁体重/kg身高/m1520-0.3752730-0.175321700.225430600.3251520-0.375表格为使用身高-初始化学习器的结果c得出的结果构成新的数据集GBDT算法原理GBDT算法步骤：04（2）建立M颗分类回归树，m=1，2，3，…，M，进行迭代训练。b.对于i=1，2，3，…，N利用CART拟合数据（xi，rm,i），得到第m棵回归树，其对应的叶子节点区域为Rm,j，其中j=1，2，3，…，Jm，且Jm为第m棵回归树叶子节点的个数。c.对于Jm个叶子节点区域，j=1，2，3，…，Jm，计算出最佳拟合值。GBDT算法原理GBDT算法步骤：04（2）建立M颗分类回归树，m=1，2，3，…，M，进行迭代训练。d.更新学习器Fm(x)。（3）得到强学习器FM(x)的表达式为感谢观看！第十二章智慧风控：基于多模型融合实现电信客户流失预警目

录XGBoost算法概述XGBoost算法原理XGBoost算法的优缺点010203XGBoost算法概述01XGBoost算法概述XGBoost（extremegradientboosting，XGBoost）算法又叫极度梯度提升树，是集成学习中Boosting算法中的一种实现方式。该算法是基于GBDT算法的一种高效实现，能够在大规模数据集上运行，并具有很强的泛化能力。XGBoost算法被广泛应用于数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等领域，成为许多数据科学家和机器学习工程师的首选算法之一。01XGBoost算法概述XGBoost算法由华盛顿大学的陈天奇博士提出，最开始是分布式机器学习研究社区小组的研究项目之一，后来在希格斯机器学习挑战赛（HiggsBosonMachineLearningChallenge，一个由Kaggle组织举办的机器学习竞赛）中大放异彩，被业界所熟知并广泛使用。在工业界，目前，一些主流的互联网公司如腾讯、阿里巴巴等都已将XGBoost算法应用到其业务中；在各种数据科学竞赛中，XGBoost算法也成为参赛选手的首选模型之一，帮助了许多竞赛者在赛场上取得优异的成绩。01XGBoost算法原理02XGBoost算法原理XGBoost算法是一个开源框架，是在GBDT算法的基础上对Boosting算法进行的改进。在GBDT算法中，模型学习的是损失函数的梯度；在XGBoost算法中，模型学习的则是损失函数的二阶泰勒展开的差值；XGBoost算法在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度，这样在保证高精度的同时又保证了极快的速度。02XGBoost算法原理XGBoost算法的核心思想：02通过不断添加决策树，不断进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一棵决策树，其实是学习一个新函数，去拟合上次预测的残差。当训练完成得到k棵决策树后，要预测一个样本的分数，就是根据该样本的特征，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。最后将每棵树对应的分数进行相加，从而得到该样本的预测值。123XGBoost算法原理XGBoost模型训练的主要流程：确定模型形式、设定目标函数、模型优化。02（1）首先是确定模型形式。假设有一个n条样本、m个特征的原始数据集D={(x1,y1),(x2,

y2),…,(xi,yi)}，其中，xi为第i个特征向量，yi为第i个样本的真实值；而XGBoost模型是由多个