考虑到其中第二项的L2 norm of leaf scores，也就是每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和。
那么两个y分布差异很大，而x分布相同的任务，会不会引起正则损失有很大的差异呢？
恳请大佬解惑。
您确定要删除本贴么？所有相关回复也会被一并删除并且无法恢复。
nobodyoo1 2018-07-23 15:57
我觉得会有很大差异的，但是应该不会影响到模型训练。
因为baseline是相对的吧。
chrisliang 2018-07-24 08:59
回答问题时需要注意什么?
我们谢绝在回答前讲“生动”的故事。 我们谢绝答非所问。 我们谢绝自己不会、硬要回答。我们谢绝“这么简单，自己想”、“书上有，自己找”这类回答；如果你认为对方提问方式或者内容不妥，可以直接忽略，不作解答，甚至投反对票。我们感激每一个用户在编写答案时的努力与付出！
相关讨论
xgboost有正则项为什么还会过拟合呢？
Lasso和岭回归的正则项包含截距（常数项）吗？
xgboost是如何实现early stopping防止过拟合的？
L1正则化和L2正则化的区别?L1为啥具有稀疏性？
XGBoost为什么可以通过叶子节点的权值w的L2模平方来控制树的复杂度？
L0 norm 正则是什么意思？
正则项里的L1，L2是什么意思？
如何理解“迭代步骤本身就是一个正则化的过程”
为什么很少用L0范数惩罚正则项？
最小角回归是天然的LASSO化？正则化参数怎么体现？
随便看看
如何调节seaborn里字体大小？
怎么对2维的numpy array取整？
两个独立的正态随机变量的乘积服从什么分布？
python pandas里有没有类似R的summary的函数？
怎么把pandas dataframe中一列英文文本全部转成小写？
相关讨论
随便看看