机器学习—XGBoost常见问题解析

文章目录

1.xgboost使用之前是否需要对数据进行归一化处理?
2.xgboost使用之前是否需要对类别型特征进行one-hot处理？
3.XGBoost与GBDT的联系和区别有哪些？
4.为什么XGBoost泰勒二阶展开后效果就比较好呢？
5.XGBoost对缺失值是怎么处理的？
6.XGBoost为什么可以并行训练？

1.xgboost使用之前是否需要对数据进行归一化处理?

不需要。首先，归一化是对连续特征来说的。那么连续特征的归一化，起到的主要作用是进行数值缩放。数值缩放的目的是解决梯度下降时，等高线是椭圆导致迭代次数增多的问题。而xgboost等树模型是不能进行梯度下降的，因为树模型是阶越的，不可导。树模型是通过寻找特征的最优分裂点来完成优化的。由于归一化不会改变分裂点的位置，因此xgboost不需要进行归一化。

2.xgboost使用之前是否需要对类别型特征进行one-hot处理？

xgboost支持离散类别特征进行onehot编码，因为xgboost只支持数值型的特征。但是不提倡对离散值特别多的特征通过one-hot的方式进行处理。因为one-hot进行特征打散的影响，其实是会增加树的深度。针对取值特别多的离散特征，我们可以通过embedding的方式映射成低纬向量。与单热编码相比，实体嵌入不仅减少了内存使用并加速了神经网络，更重要的是通过在嵌入空间中映射彼此接近的相似值，它揭示了分类变量的内在属性。

3.XGBoost与GBDT的联系和区别有哪些？

GBDT是机器学习算法，XGBoost是该算法的工程实现。
正则项：在使用CART作为基分类器时，XGBoost显式地加入了正则项来控制模型的复杂度，有利于防止过拟合，从而提高模型的泛化能力。
导数信息：GBDT在模型训练时只使用了代价函数的一阶导数信息，XGBoost对代价函数进行二阶泰勒展开，可以同时使用一阶和二阶导数。
基分类器：传统的GBDT采用CART作为基分类器，XGBoost支持多种类型的基分类器，比如线性分类器。
子采样：传统的GBDT在每轮迭代时使用全部的数据，XGBoost则采用了与随机森林相似的策略，支持对数据进行采样。
缺失值处理：传统GBDT没有设计对缺失值进行处理，XGBoost能够自动学习出缺失值的处理策略。
并行化：传统GBDT没有进行并行化设计，注意不是tree维度的并行，而是特征维度的并行。XGBoost预先将每个特征按特征值排好序，存储为块结构，分裂结点时可以采用多线程并行查找每个特征的最佳分割点，极大提升训练速度。

4.为什么XGBoost泰勒二阶展开后效果就比较好呢？

从为什么会想到引入泰勒二阶的角度来说（可扩展性）：XGBoost官网上有说，当目标函数是MSE时，展开是一阶项（残差）+二阶项的形式，而其它目标函数，如logistic loss的展开式就没有这样的形式。为了能有个统一的形式，所以采用泰勒展开来得到二阶项，这样就能把MSE推导的那套直接复用到其它自定义损失函数上。简短来说，就是为了统一损失函数求导的形式以支持自定义损失函数。至于为什么要在形式上与MSE统一？是因为MSE是最普遍且常用的损失函数，而且求导最容易，求导后的形式也十分简单。所以理论上只要损失函数形式与MSE统一了，那就只用推导MSE就好了。
从二阶导本身的性质，也就是从为什么要用泰勒二阶展开的角度来说（精准性）：二阶信息本身就能让梯度收敛更快更准确。这一点在优化算法里的牛顿法中已经证实。可以简单认为一阶导指引梯度方向，二阶导指引梯度方向如何变化。简单来说，相对于GBDT的一阶泰勒展开，XGBoost采用二阶泰勒展开，可以更为精准的逼近真实的损失函数。

5.XGBoost对缺失值是怎么处理的？

在普通的GBDT策略中，对于缺失值的方法是先手动对缺失值进行填充，然后当做有值的特征进行处理，但是这样人工填充不一定准确，而且没有什么理论依据。而XGBoost采取的策略是先不处理那些值缺失的样本，采用那些有值的样本搞出分裂点，在遍历每个有值特征的时候，尝试将缺失样本划入左子树和右子树，选择使损失最优的值作为分裂点。

6.XGBoost为什么可以并行训练？

XGBoost的并行，并不是说每棵树可以并行训练，XGBoost本质上仍然采用boosting思想，每棵树训练前需要等前面的树训练完成才能开始训练。
XGBoost的并行，指的是特征维度的并行：在训练之前，每个特征按特征值对样本进行预排序，并存储为Block结构，在后面查找特征分割点时可以重复使用，而且特征已经被存储为一个个block结构，那么在寻找每个特征的最佳分割点时，可以利用多线程对每个block并行计算。

参考：

xgboost使用之前是否需要对数据进行归一化处理
关于categorical embedding
深入理解XGBoost

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