这里不再介绍XGBoost的原理及推导过程，推荐一些资料：

• 【机器学习】决策树（下）——XGBoost、LightGBM（非常详细）
• https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/model.html
• https://www.bilibili.com/video/BV1Ca4y1t7DS?p=11

在构建树结构的过程会将涉及到的公式给出。
本文中的过程来源于视频XGBoost Part 1 (of 4): Regression – YouTube

如有错误，请指正，谢谢啦~

1. 数据集-回归问题

我们需要解决的是一个回归问题，数据如下表所示，NO是样本的编号，Drug Dosage 是特征，Drug Effective 是真实值。我们将根据这个数据集构建一个XGBoost模型。

2. 求一阶导数和二阶导数

这里采用的平方损失函数

注：后续需要用到$Gain$的计算公式，并定义$similarityscore(ss)$，同时将上面计算好的$g_i$和$h_i$带入$ss$中，如下：

3. 构建树

• 初始化

设 $y_i^0=0.5$，并将样本点（实心圆）及预测值（黑色的粗线）画到二维坐标中。

• 残差
  根据$ss$的计算公式，其涉及到$Residual$，所以我们将每个样本点的残差计算出来
  
• 寻找最优切分点
  这里我们采用精确贪心算法进行切分

• 首先将特征值进行排序，这里只有一个特征，我们给出的顺序刚好是排序好的，即 10, 20, 25, 35
• 切分点选取的是相邻两个特征值的均值，所以此时我们有3个切分点，即15, 22.5, 30
• 接下来我们将会计算三个不同的切分得到的$Gain$值，选择最大的$Gain$（增益）对应的切分点

接下来将计算3个切分点对应的增益，这里取$\lambda =0$.

1. $Dosage<15$
   图中红色的虚线是切分点
   
   这里再提一下，根据$Gain$的计算公式，我们只需要计算出每个结点的$ss$，然后再进行相应的运算就可以得到$Gain$了。
   
   我们先计算根结点的$ss$

接下来计算叶子结点，

然后计算以$Dosage<15$作为切分点时的$Gain$

2. $Dosage<22.5$
同样的计算方法

3. $Dosage<30$

三个切分点的$Gain$已经计算完成，大小关系如下：
$Gai{n}_{15}=120.33>Gai{n}_{30}=56.33>Gai{n}_{22.5}=4$

$Dosage<15$作为切分点时的$Gain$最大，选择此切分点

此时左边结点不需要再切分，我们继续分析右边结点，这时我们可以有两个可选的切分点，同样计算不同切分点时的$Gain$，步骤同上

1. $Dosage<22.5$
   
2. $Dosage<30$
   
   $Dosage<30$时的增益最大，得到树结构如下
   
   在工程实现中，我们可以控制树的深度，在这里将树的深度限制为2（根结点第0），所以第一棵树已经构建完成。

4. 剪枝

自底向上判断是否需要剪枝

1. 设 $\gamma =130$
   
   虽然这里根结点的$Gain<\gamma$，但我们没有对第一个分支进行剪枝，所以我们不会删掉这个根结点。
   
2. 设$\gamma =150$
   此时自底向上剪枝的时候，就会剪掉整棵树，最后我们只剩下初始的预测值

5. 计算输出值

这里我们取$\gamma =130$，所以不会进行剪枝，树结构及其输出值如下：

6. 新的预测值

根据左下角的图片，我们可以看到，预测值更接近真实值了

7. 继续构建下一棵树

这样计算一遍，对XGBoost构建树的过程更清楚了。

最后，我参考前述提到的资料，将XGBoost的原理推导及文中的举例部分，做成了PPT，欢迎下载，提意见 XGBoos.pptx