XGBoost缺失值引发的问题及其深度分析

总第349篇2019年 第27篇 背景XGBoost模型作为机器学习中的一大“杀器”，被广泛应用于数据科学竞赛和工业领域，XGBoost官方也提供了可运行于各种平台和环境的对应代码，如适用于Spark分布式训练的XGBoost on Spark。然而，在XGBoost on Spark的官方实现中，却存在一个因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示机制而带来的不稳定问题。事情起源于美团内部某机器学习平台使用方同学的反馈，在该平台上训练出的XGBoost模型，使用同一个模型、同一份测试数据，在本地调用（Java引擎）与平台（Spark引擎）计算的结果不一致。但是该同学在本地运行两种引擎（Python引擎和Java引擎）进行测试，两者的执行结果是一致的。因此质疑平台的XGBoost预测结果会不会有问题？该平台对XGBoost模型进行过多次 ………………………………