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What Functions Does XGBoost Learn?

Dohyeong Ki · Adityanand Guntuboyina首次提交 2026-01-09 · 修订 2026-01-09 · v1arXiv预印本

This paper establishes a rigorous theoretical foundation for the function class implicitly learned by XGBoost, bridging the gap between its empirical success and our theoretical understanding. We introduce an infinite-dimensional function class $\mathcal{F}^{d, s}_{\infty-\text{ST}}$ that extends finite ensembles of bounded-depth regression trees, together with a complexity measure $V^{d, s}_{\infty-\text{XGB}}(\cdot)$ that generalizes the $L^1$ regularization penalty used…This paper establishes a rigorous theoretical foundation for the function class implicitly learned by XGBoost, bridging the gap between its empirical success and our theoretical understanding. We introduce an infinite-dimensional function class $\mathcal{F}^{d, s}_{\infty-\text{ST}}$ that extends finite ensembles of bounded-depth regression trees, together with a complexity measure $V^{d, s}_{\infty-\text{XGB}}(\cdot)$ that generalizes the $L^1$ regularization penalty used…

正则化与变量选择机器学习与 DML

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-15

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