XGboost,全称Extrem Gradient boost,极度梯度提升，是陈天奇大牛在GBDT等传统Boosting算法的基础上重新优化形成的，是Kaggle竞赛的必杀神器。 XGboost属于集成学习的模型，在集成学习中主要有三个算法，Bagging，Boosting和Stacking ...

XGBoost全名叫（eXtreme Gradient Boosting）极端梯度提升，或者叫极值梯度提升算法，经常被用在一些比赛中，其效果显著。它是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包。XGBoost 所应用的算法就是 GBDT ...

最近在研究xgboost，把一些xgboost的知识总结一下。这里只是把相关资源作总结，原创的东西不多。 原理 xgboost的原理首先看xgboost的作者陈天奇的ppt 英文不太好的同学可以看看这篇博客xgboost原理。假如看了陈天奇的ppt还晕乎的同学，看了这篇应该能大概知道 ...

xgboost是个准确率很高的集成学习框架，在很多比赛中成绩优异。 大多数的集成学习都使用决策树作为基分类器，主要是因为本身要训练多个分类器，而决策树速度很快，总体时间相对较少。 决策树 在讲xgboost之前，先描述一下决策树，后面要用到这些符号 决策树是把输入x映射到一个叶 ...

###基础概念 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是GradientBoosting算法的一个优化的版本，针对传统GBDT算法做了很多细节改进，包括损失函数、正则化、切分点查找算法优化等。 ####xgboost的优化点 相对于传统的GBM ...

集成学习之Boosting —— AdaBoost 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting 集成学习之Boosting —— XGBoost Gradient Boosting 可以看做是一个总体的算法框架，起始于Friedman 的论文 [Greedy ...

[ML学习笔记] XGBoost算法 ##回归树 决策树可用于分类和回归，分类的结果是离散值（类别），回归的结果是连续值（数值），但本质都是特征（feature）到结果/标签（label）之间的映射。 这时候就没法用信息增益、信息增益率、基尼系数来判定树的节点分裂了，那么回归树采用新的方式 ...

发现后面设置参数的时候，原生接口和sklearn的参数混在一起了，现在修改为 XGBoost 其实也是GBDT的一种，本编就说一下代码 导入模块 EDA数据探索性分析 拆分特征和标签 ...