XGBoost算法原理及Python实现

  XGBoost 在构建决策树时，利用了二阶导数信息。在损失函数的优化过程中，不仅考虑了一阶导数（梯度），还引入了二阶导数（海森矩阵），这使得算法能够更精确地找到损失函数的最优解，加速模型的收敛速度，同时提高模型的泛化能力。此外，XGBoost 还加入了正则化项，包括 L1 和 L2 正则化，用于控制模型的复杂度，防止过拟合。