xgboost 质量是如何计算的？

Question

谁能解释一下 xgboost R 包中的 Quality 列是如何在 xgb.model.dt.tree 函数中计算的？

在文档中它说 Quality“是与此特定节点中的拆分相关的增益”。

当你运行下面的代码时，xgboost 文档中给出了这个函数，树 0 的节点 0 的 Quality 是 4000.53，但我计算 Gain 为 2002.848

data(agaricus.train, package='xgboost')

train <- agarics.train

X = train$data
y = train$label

bst <- xgboost(data = train$data, label = train$label, max.depth = 2,
               eta = 1, nthread = 2, nround = 2,objective = "binary:logistic")

xgb.model.dt.tree(agaricus.train$data@Dimnames[[2]], model = bst)

p = rep(0.5,nrow(X))

L = which(X[,'odor=none']==0)
R = which(X[,'odor=none']==1)

pL = p[L]
pR = p[R]

yL = y[L]
yR = y[R]

GL = sum(pL-yL)
GR = sum(pR-yR)
G = sum(p-y)

HL = sum(pL*(1-pL))
HR = sum(pR*(1-pR))
H = sum(p*(1-p))

gain = 0.5 * (GL^2/HL+GR^2/HR-G^2/H)

gain

我了解到 Gain 由以下公式给出：

由于我们使用对数损失，G 是 p-y 的总和，H 是 p(1-p) 的总和 - 本例中的 gamma 和 lambda 均为零。

谁能指出我哪里出错了？

Answer 1

好的，我想我已经解决了。默认情况下，reg_lambda 的值不是文档中给出的 0，但实际上是 1（来自 param.h）

此外，在计算增益时似乎没有应用一半的因子，因此质量列是您预期的两倍。最后，我也不认为 gamma（也称为 min_split_loss）也不会应用于此计算（来自 update_hitmaker-inl.hpp）

相反，gamma 用于确定是否调用修剪，但并未反映在增益计算本身中，如文档所示。

如果您应用这些更改，您确实会得到 4000.53 作为树 0 的节点 0 的 Quality，就像在原始问题中一样。我会将此问题作为问题提交给 xgboost 人员，因此可以相应地更改文档。

xgboost 质量是如何计算的？

How is xgboost quality calculated?

r

xgboost