xgboost 原理

XGBoost是一种基于boosting方法的机器学习模型。它的最大不同之处在于目标函数的定义。GBoost通过优化目标函数来训练多个弱分类（树），每棵都试图减少先树的残差。个过程是逐步的，每次只加一棵树，组合多个弱器的预测结果来获得最终的预测结果。

GBoost有两种类接口可以使用：原生接口和scikit-learn接口。原生接口提供了更多的灵活性和可定制性，而scikit-learn接口则更易于使用和集成到现有的机器学习流程中。XGBoost可以用于分类和回归两种任务。

要使用XGBoost，你可以先安装XGBoost的依赖包，可以通过pip install xgboost命令来完成。然后你可以使用XGBoost的分类和回归接口来构建和训练模型。你可以提供输入特征和对应的标签，XGBoost会根据目标函数进行训练，并生成一个能够对新样本进行预测的模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [XGBoost 原理介绍](https://blog.csdn.net/weixin_42330675/article/details/123659859)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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