r - R 和 PMML xgboost 概率输出之间的最小差异

Question

我在 R 中构建了一个 xgboost 模型并将其导出为 PMML（使用 r2pmml）。
我用 R 和 PMML（用 Java）测试了相同的数据集，概率输出非常接近，但它们在 1e-8 和 1e-10 之间都有很小的差异。这些差异太小，不会由输入数据的问题引起。

这是在不同语言/软件之间舍入的经典行为，还是我在某处犯了错误。

标签： rxgboostpmml

Answer 1

概率输出非常接近，但它们在 1e-8 和 1e-10 之间都有很小的差异。

XGBoost 库使用float32数据类型（单精度浮点），其“自然精度”在此范围内约为 1e-7 .. 1e-8（概率值，介于 0 和 1 之间）。

因此，您观察到的差异小于“自然精度”，不应成为进一步关注的原因。

(J)PMML 表示执行与原生 XGBoost 表示完全相同的计算（助推器浮点值的总和，对其应用归一化函数）。