由于最近要經常用到XGBOOST的包，不免對相關的GBDT的原理又重新學習了一遍，

發現其中在考慮損失函數的時候，是以對數log進行度量的，囿于誤差平方和函數的印象

那么為什么是對數呢？可能是下面的原因：

【通俗的解釋】

對數損失是用于最大似然估計的。
一組參數在一堆數據下的似然值，等于每一條數據的概率之積。
而損失函數一般是每條數據的損失之和，為了把積變為和，就取了對數。
再加個負號是為了讓最大似然值和最小損失對應起來。

【專業的解釋】

鏈接：http://www.zhihu.com/question/27126057

注：似乎很有道理，大家如果覺得不對，歡迎留言討論。

轉載于:https://www.cnblogs.com/haobang008/p/5921157.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Gradient Boost Decision Tree（GBDT）中损失函数为什么是对数形式的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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