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用xgboost做分類，預測結果輸出的為什么不是類別概率？
2023-04-10
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XGBoost是一種基于決策樹的集成學習算法，在分類問題中通常被用來預測二元或多元分類結果。與傳統的決策樹相比，XGBoost具有更優秀的準確性和效率。

然而，在使用XGBoost進行分類時，其輸出通常不是類別概率，而是對每個類別的預測分數或得分。這與其他分類算法（如邏輯回歸）不同，因為它們輸出的是每個類別的概率。

這種差異主要是由于XGBoost算法的工作原理所決定的。XGBoost通過構建多個決策樹來進行分類，每個決策樹都會給出一個預測分數。最終的分類結果是所有決策樹的預測分數的加權平均值，而不是每個類別的概率。

另外，XGBoost還具有一些特殊的技巧，例如增強正則化和智能分裂點選擇等，這些技巧可使模型更加準確和穩健。這些技巧也導致了模型輸出預測分數而不是類別概率。

雖然XGBoost輸出的是預測分數而不是類別概率，但在實際應用中，可以將預測分數轉化為類別概率。這可以通過將預測分數作為輸入，然后使用Sigmoid函數（對于二元分類問題）或softmax函數（對于多元分類問題）來轉換。這些函數將預測分數映射到概率空間中的值。

總之，XGBoost是一種強大而有效的分類算法，通常輸出預測分數而不是類別概率，由于其特殊的技巧，如增強正則化和智能分裂點選擇等。但是，預測分數可以很容易地轉換為類別概率，從而使其與其他分類算法具有可比性。

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