xgboost树结构

XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一种基于决策树算法的集成学习模型，它通过迭代地训练多个弱分类器并结合它们的预测结果来提高整体性能。XGBoost的核心思想是构建一个加法模型，每个树都是前一棵树的残差拟合器。在训练过程中，XGBoost采用梯度提升方法，对损失函数进行二阶泰勒展开，从而优化目标函数。此外，XGBoost还引入了正则化项和列块稀疏感知机（Column Block Sparsity Perceptron）来降低过拟合风险。XGBoost具有高效、灵活、可扩展等特点，广泛应用于各种机器学习任务，如回归、分类、排序等。