XGBoost代码走读分析笔记

http://blog.csdn.net/a819825294/article/details/51206410#t6

读了 雪伦大佬的走读分析，非常清晰，我写一下自己的理解，狗尾续貂了

XGBoost运行流程：

简略来说，XGBoost只做两件事：

1.main函数调用 InitModel 初始化模型，初始化的时候选择Loss，及分类器

2.迭代用Boost方法更新模型（ UpdateOneIter ），每次更新的时候做几个操作： PredictRaw，GetGradient，DoBoost。

分别是计算残差，计算梯度，进行Boost

1.其中，DoBoost会根据残差新建基分类器，并调用tree_updater的Update方法进行树的建立

2.而tree_updater在 Create方法中会 建立一堆的服务，包括 ColMaker，SketchMaker，TreeRefresher，TreePruner（Prune，删除），HistMaker，TreeSyncher

这些服务会进行各种各样的操作，“这样设计，关于建树的主要操作都可以通过Updater链的方式串接起来，比较一致干净，算是Decorator设计模式[4]的一种应用。”

其中需要注意学习一下建树的过程：

1.ParallelFindSplit

为需要分割的叶节点，调用OpenMP分布地计算每个特征的最优split point，然后汇总出这个特征的最优split point，并枚举选出此特征中最优的split point【是个MapReduce过程】

2.SyncBestSolution

每个OpenMP线程会给出一个特征的最优split point，然后进行全局sync，获取最优的特征的最优split point

3.ResetPosition

根据上一步选出来的分割更新树和统计量（InitNewNode）

更具体的，雪伦大佬的笔记已经heavily documented，推荐直接看

http://blog.csdn.net/a819825294/article/details/51206410#t6