內(nèi)容簡介：XGBoost 和深度學(xué)習(xí)哪個好哪個差？大家都說XGBoost好用，但為什么它沒有深度學(xué)習(xí)那么出名呢？

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本文分析了XGBoost與深度學(xué)習(xí)的區(qū)別，并分享了XGBoost的應(yīng)用。

AlphaGo與柯潔、李世石大戰(zhàn)之后，大家都能聊深度學(xué)習(xí)了。圍棋人工智能的這一突破，歸根結(jié)底得益于機器學(xué)習(xí)三大巨頭三十年的長期研究。

相比之下，橫掃 Kaggle 競賽的 XGBoost（去年 29 個獲勝解決方案中有 17 個使用了 XGBoost）的名氣要小得多。更何況，它的創(chuàng)始人只是一個默默無聞的年輕人。

有人說XGBoost比深度學(xué)習(xí)更重要。這是毫無疑問的。

由于它易于使用，因此在許多情況下更加可靠、靈活和準(zhǔn)確；在大多數(shù)回歸和分類問題上，XGBoost 的實際性能都是一流的。

當(dāng)然，不買賬的人也有很多。

Quora 的一篇文章寫道，XGBoost 對于需要高精度的問題確實有優(yōu)勢，而且它的計算特性也非常好。不過，相比于支持向量機、隨機森林或者深度學(xué)習(xí)，XGBoost 的優(yōu)勢并不為過。尤其是當(dāng)你有足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)并且能夠找到合適的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，深度學(xué)習(xí)的效果會明顯更好。

有用戶開玩笑說，XGBoost的名聲就在于它的名字。深度學(xué)習(xí)乍聽上去很高端，而XGBoost無論怎么包裝，依然充滿了書呆子氣。

那么，XGBoost的創(chuàng)始人怎么說呢？

XGBoost的發(fā)起人陳天奇博士并不認(rèn)同深度學(xué)習(xí)和XGBoost是截然對立的。他表示，這兩種方法在各自的專業(yè)領(lǐng)域表現(xiàn)都非常好：

最后，XGBoost 和深度學(xué)習(xí)哪個更好？

陳天琪在Quora上的回答如下：

不同的機器學(xué)習(xí)模型適合不同類型的任務(wù)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過對時空位置進(jìn)行建模來很好地捕獲圖像、語音和文本等高維數(shù)據(jù)。基于樹模型的XGBoost可以很好地處理表格數(shù)據(jù)pg娛樂電子游戲，并且還具有深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所不具備的一些特性（例如模型可解釋性、輸入數(shù)據(jù)不變性、更容易的參數(shù)調(diào)整等）。

這兩種類型的模型都很重要，并且在數(shù)據(jù)科學(xué)競賽和行業(yè)中廣泛使用。例如，幾乎所有使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)的公司都在使用tree boosting，而XGBoost就對行業(yè)產(chǎn)生了很大的影響。

作為一名機器學(xué)習(xí)研究員，我一直在使用深度學(xué)習(xí)和 XGBoost。我相信我們需要充分了解每種模型，并能夠選擇最適合您當(dāng)前任務(wù)的模型。 XGBoost、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等常用的機器學(xué)習(xí)算法（如因子分解機、邏輯回歸分析等）值得每一個機器學(xué)習(xí)行業(yè)從業(yè)者的關(guān)注。這里沒有說一藥包治百病。

既然提到XGBoost在業(yè)界得到了廣泛的應(yīng)用，那么它到底是什么呢？

XGBoost 實際用例的不完整列表

dmlc/xgboost ( #usecases )

說完了XGBoost的應(yīng)用范圍，我們再來客觀地談?wù)刋GBoost的性能。說到性能，就不得不提它的一個突出特點——運行速度非?？臁?/p>

XGBoost 運行速度快

至于為什么這么快，有人說C++和并行計算是主要原因，而陳天奇則開門見山地說，性能本來就是XGBoost最初的設(shè)計目標(biāo)：

例如：

另外，性能不僅僅意味著速度的提升，你仍然可以在資源有限的大數(shù)據(jù)集上使用這個算法：

原文鏈接：

#用例

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