戳上面的 蓝字关注我们哦！

• 建树过程中如何选择使用哪个特征哪个值来进行分裂？
• 什么时候停止分裂？
• 如何计算叶节点的权值？
• 建完了第一棵树之后如何建第二棵树？
• 为防止过拟合，XGB做了哪些改进

树的集成

本文主要针对xgboost的论文原文中的公式细节做了详细的推导，对建树过程进行详细分析。 对于样本个数为n特征个数为m的数据集 ，其中 。 树的集成学习方法使用K个增量函数来预测输出：

为子模型的预测函数，每个即是一棵树。

函数空间 即树的搜索空间。其中q为每棵树的结构，q将 域 中每个样本对应到唯一的叶节点上，最终产生T个叶节点， 则是该叶节点对应的权重，w即从节点到权重的映射(权重即叶节点的值)。 每个 对应一个独立的树结构q和该树每个叶节点的权重w。 (这里树结构是指每个分裂点和对应的分裂值)。 可以看做一个分段函数，q对应的不同的分段，w对应的为该分段的值， 即分段到值的映射。 对我们的预测函数 ，目标函数为： 从公式1中可以看出，对于最终的预测函数 ，其参数为一个个的函数 ，因为参数为函数，所以 无法使用传统的优化方法在欧氏空间中进行优化，而是采用了加法模型来进行训练。 boost的思想是将一系列弱分类器串行的组合起来，在前面的分类器的基础上迭代的优化新的分类器。 首先我们对所有的数据默认预测一个固定值 (对应xgboost中参数base_score，注意并不等于base_score，而是经过Sigmoid函数映射后的值)，在此基础上根据该预测值与真实y值的损失 ，建立第一棵树 ，之后每次迭代时都是根据 其之前所有树做出的预测之和与真实y值的损失来建立新树。 也就是每次迭代建树时用新树 来优化前一个树的损失 。

为第t棵树对第i个样本做出的预测。我们每次添加新树的时候，要优化的目标函数为上一个树产生的损失。

因此我们建立第t棵树时有损失函数： 为新建的这棵树做出的预测， 为之前所有的树预测值之和， 即是新建了当前这棵树后模型做出的预测值，求其与真实值 之间的损失(注意这里是损失不是残差，这里的 可以是log_loss, mse等)。 泰勒展开 gbdt的目标函数与xgboost区别就是带不带正则项，也就是上面式子中的 。 gbdt对损失函数的优化是直接使用了损失函数的负梯度，沿着梯度下降的方向来减小损失，其是也就是一阶泰勒展开。 而xgboost在这里使用了二阶泰勒展开，因为包含了损失函数的二阶信息，其优化的速度大大加快。 下面来看一下泰勒展开的推导。首先我们来复习一下泰勒定理： 设n是一个正整数。如果定义在一个包含a的区间上的函数f在a点处n+1次可导，那么对于这个区间上的任意x，则有： 其中的多项式称为函数在a处的泰勒展开式，剩余的 是泰勒公式的余项，是 的高阶无穷小。  该公式经过变换 可以得到二阶展开式： 对于式子： 可以这样分析， 为预测值 和真实值 之间的损失， 为常量，因此是以预测值为自变量的函数，当建立新树给出新的预测后，相当于在上一次的预测 上增加了一个无穷小量 令 则有 其中真实标签 是常数， 是上次迭代求出的值即这里的 ， 为无穷小量 。 有了这个对应之后。 因此我们建立第t棵树时有损失函数： 令损失函数的一阶、二阶偏导分别为 ，其中 ， 式中 为常量，优化的是损失函数的最小值，因此常量值可以从损失函数中去掉。上式可简化为：

叶节点权重

式中正则项 进行展开，得： 其中 是新建的树的值，对于每个样本来说，就是对应的叶节点的权重 。定义 为分到叶节点 的样本(叶节点 总数为T，样本总数为n) 上式是对本次建树时n个样本的损失求和，下面分两步：先对每个叶节点的样本损失求和，再对所有叶节点求和，两者结果一样。 对于叶节点 上的损失： 对于当前的树结构求 使 最小，显然这是 个一元二次方程求最小值问题。 可以得到叶节点权重 的最优值：

分裂准则

上 面是对 单个叶节点计算出 了最优权重，对于新建的这树(树结构 )在此权重下对应的的最小损失为每个叶节点上样本最小损失之和(将上式中的 代入): 在树结构 下产生的最优损失 可以做为树结构的评价函数，也就是作为树分裂时候的评价指标。 令 为每次分裂时分到左子树上的样本， 为每次分裂时分到右子树上的样本，有 。 则在该次分裂后损失的减小量为： 因此将分裂时增益定义为： 我们在建树的过程(也就是求分段函数的过程)包括两步：一是选择分裂依据的特征和特征值(将自变量分段)，二是确定叶节点的权重(确定每段对应的函数值)。划分的依据准则是Gain，其实也就是损失函数的解析解，划分后叶节点的权重 是使函数达到解析解的权重 。 从最优化的角度来看：GBDT采用的是数值优化的思维, 用的最速下降法去求解Loss Function的最优解, 其中用CART决策树去拟合负梯度, 用牛顿法求步长。XGboost用的解析的思维, 对Loss Function展开到二阶近似, 求得解析解, 用解析解作为Gain来建立决策树, 使得Loss Function最优.

除了对目标函数添加正则项外，为了减小过拟合，xgboost还使用了列采样和缩减方法(Shrinkage，即Learning rate)。

损失函数计算

对于二分类问题常使用 负log损失作为损失函数，下面推导一下log loss的一阶梯度G和海森矩阵H。 ： 其中p为预测概率。 若 为预测值，则有： 因此： 即：

网络人工智能园地，力求打造网络领域第一的人工智能交流平台，促进华为iMaster NAIE理念在业界(尤其通信行业)形成影响力！