XGB比GBDT好主要就是因为增加了regularization，防止过拟合。
这个regularization是怎么加上去的？对LASSO或者Ridge，我们知道可以加在回归系数上面。但是决策树又没有系数之类的，这个regularization是怎么加的？加在哪儿的？
谢谢各位！
2个回答
xgboost的目标函数是损失函数+惩罚项。从下面的式子可以看出，树越复杂，惩罚越重。
树的复杂度定义如下。
叶节点的数量和叶节点的得分越高，树就越复杂。
KingBug
2017-06-01 21:06
红魔鲁尼 大神，你好。看到你在比赛《公共自行车使用量预测》拿到了第三，很是厉害！想看一下你的模型，来学习一下。我现在没有很好的办法来联系你。所以只能这样了。我的邮箱是xuan619@sina.com 麻烦了红神来联系我了！万分感谢！
SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经
WindWard
2017-12-27 23:22
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