R 和 PMML xgboost 概率输出之间的最小差异
Minimal differences between R and PMML xgboost probabilities output
我在 R 中构建了一个 xgboost 模型并将其导出到 PMML（使用 r2pmml）。
我用 R 和 PMML（Java）测试了相同的数据集，概率输出非常接近，但它们在 1e-8 和 1e-10 之间都有很小的差异。
这些差异太小，不可能是由输入数据问题引起的。
这是不同language/software之间四舍五入的经典行为还是我哪里做错了
the probabilities output are very close but they all have a small difference between 1e-8 and 1e-10.
XGBoost 库使用 float32 数据类型（单精度浮点数），在此范围内（概率值，介于0 和 1).
因此，您观察到的差异小于“自然精度”，不应引起进一步的关注。
(J)PMML 表示执行与本机 XGBoost 表示完全相同的计算（助推器浮点值的总和，对其应用归一化函数）。
我在 R 中构建了一个 xgboost 模型并将其导出到 PMML（使用 r2pmml）。
我用 R 和 PMML（Java）测试了相同的数据集，概率输出非常接近，但它们在 1e-8 和 1e-10 之间都有很小的差异。
这些差异太小，不可能是由输入数据问题引起的。
这是不同language/software之间四舍五入的经典行为还是我哪里做错了
the probabilities output are very close but they all have a small difference between 1e-8 and 1e-10.
XGBoost 库使用 float32 数据类型（单精度浮点数），在此范围内（概率值，介于0 和 1).
因此，您观察到的差异小于“自然精度”，不应引起进一步的关注。
(J)PMML 表示执行与本机 XGBoost 表示完全相同的计算（助推器浮点值的总和，对其应用归一化函数）。