xgboost面试常见问题

xgboost损失函数

交叉熵损失函数

xgboost目标函数

在xgboost模型中，其目标函数由两部分构成，分别为训练过程中的损失函数以及用于防止过拟合的正则化项。具体的目标函数表达式定义如下：

xgboost怎么处理缺失值

xgboost将缺失值视为稀疏矩阵进行处理 ，在构建决策树节点分裂时并不直接依赖缺失值的数值信息。系统会将含有缺失值的数据分别分配至左子树与右子树，并对两种情况下的损失函数进行计算，最终选择使损失最小化的分支方向。若在训练阶段未出现数据缺失现象，而在预测阶段遇到数据缺失，则默认将其归类至右子树

xgboost如何对特征重要性进行排序

评估特征重要性的核心目的在于 增强模型的可解释性，帮助研究人员更深入地理解模型内部运作机制，并为后续挖掘潜在有效特征提供依据

Xgboost提供了名为get_score的函数用于获取特征重要性信息，其包含两个关键参数：