面试干货之逻辑斯蒂和XGB小细节
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1. 逻辑斯谛怎么做梯度下降
逻辑斯谛回归(Logistic Regression)是一种广泛应用于分类问题的线性模型。在逻辑斯谛回归中，我们使用梯度下降(Gradient Descent)算法来优化模型的参数。以下是梯度下降在逻辑斯谛回归中的实现步骤：
定义损失函数(Cost Function)：为了衡量逻辑斯谛回归模型的性能，我们需要定义一个损失函数。在这里，我们使用交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)作为损失函数。
对于二分类问题，交叉熵损失可表示为：
�(�)=−1�∑�=1�[�(�)log(ℎ�(�(�)))+(1−�(�))log(1−ℎ�(�(�)))]J(θ)=−m1i=1∑m[y(i)log(hθ(x(i)))+(1−y(i))log(1−hθ(x(i)))]其中，ℎ�(�(�))=11+�−���(�)hθ(x(i))=1+e−θTx(i)1 是逻辑斯谛函数。
计算梯度(Gradient)：为了使用梯度下降法优化损失函数，我们需要计算损失函数关于模型参数的梯度。对于参数 ��θj，梯度计算公式为：
∂�(�)∂��=1�∑�=1�(ℎ�(�(�))−�(�))��(�)∂θj∂J(θ)=m1i=1∑m(hθ(x(i))−y(i))xj(i)更新参数：在计算出梯度后，我们需要更新模型的参数。参数更新公式为：
��:=��−�∂�(�)∂��θj:=θj−α∂θj∂J(θ)其中，�α 是学习率，用于控制梯度下降的步长。
迭代优化：重复以上步骤，直到损失函数收敛或达到预设的迭代次数为止。
2. xgboost怎么做参数调优?
XGBoost 是一种高效的梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)算法，具有很好的性能和灵活性。除了网格搜索(Grid Search)外，还有其他方法可以用于调整 XGBoost 参数，例如：
随机搜索(Random Search)：与网格搜索相比，随机搜索在参数空间中随机采样，这样可以更高效地找到最优参数组合。尤其是在参数空间较大时，随机搜索的效果可能优于网格搜索。
贝叶斯优化(Bayesian Optimization)：贝叶斯优化是一种基于概率模型的全局优化方法，它通过构建目标函数的概率模型来选择参数组合。与网格搜索和随机搜索相比，贝叶斯优化在寻找最优参数时更加高效和智能。
遗传算法(Genetic Algorithm)：遗传算法是一种模拟自然进化过程的全局优化算法，通过组合、变异和选择操作来搜索参数空间。遗传算法可以在大规模参数空间中找到较好的解决方案，但可能需要较长的计算时间。
启发式搜索(Heuristic Search)：启发式搜索是一种基于经验规则的优化方法，可以在参数空间中快速找到有希望的解决方案。启发式搜索通常依赖于领域知识和经验，因此在调整 XGBoost 参数时可能需要结合具体问题来设计合适的搜索策略。
