誰かがこのXGBoostツリーでどのようにこれらの得点が得られたか説明できますか？

Question

私は以下のイメージを見ています。

誰かが計算方法を説明できますか？ 私はそれがNの場合-1、はいの場合+1でしたが、その少女がどのようにしているか把握できません。しかし、それはツリー2でも機能しません。リーフ要素の

Answer 1

値（別名 "スコア"） - +2、+0.1、-1、+0.9と-0.9は - 訓練中XGBoostアルゴリズムによって考案されました。この場合、XGBoostモデルは、少年（+2）が若い少女（+0.1）より何らかの形で「より大きい」ように見えるデータセットを使用して訓練されました。応答変数が何であるかを知っていれば、その貢献をもっと解釈/合理化することができます。それ以外の場合は、そのままそれらの値を受け入れます。

サンプルのスコアリングに関して、最初の加数はtree1によって生成され、2番目の加数はtree2によって生成されます。少年（age < 15,is male == Y、およびuse computer daily == Y）の場合、tree1は2、tree2は0.9となります。