一种特殊初值的XGBoost类方法及相关设备

摘要

本发明公开了一种特殊的XG Boost类方法，在XG Boost类方法中用待估变量或待估参数的极大似然估计值为初始迭代值，使得XG Boost类方法的收敛速度更快。相比0初值，当训练轮数较少时，能有效防止过拟合同时达到一定的预测精度。当有特殊取值范围限定时，极大似然估计初始迭代值和一个较小的收缩尺度因子η能使XG Boost类方法在迭代过程中始终保持实际意义。同时，公开了相关的计算机设备。