XGBoost什么时候出现的
时间: 2024-07-07 21:00:31 浏览: 63
XGBoost是一个高效的梯度提升库,由Chen and Guestrin于2016年在《XGBoost: A Scalable Tree Boosting System》论文中详细介绍并开源。它是在GBDT(Gradient Boosting Decision Trees)的基础上进行了优化和扩展,特别适合处理大规模数据集和高维特征情况。XGBoost因其优秀的性能和易用性而在机器学习领域得到了广泛应用。
相关问题
XGBoost是什么
XGBoost(Extreme Gradient Boosting)是一种梯度增强的决策树库,它是一个优化的分布式机器学习库,主要用于解决分类和回归问题[^2]。XGBoost基于GBDT(Gradient Boosting Decision Trees)算法,但引入了一些改进,如列子抽样、树结构剪枝、并行化计算等[^1]。其在2014年由陈天奇首次提出并在之后的几年里成为数据科学竞赛中的常用工具。
以下是使用Python XGBoost的一个简单代码示例[^1]:
```python
import xgboost as xgb
# 假设你有训练数据X和标签y
dtrain = xgb.DMatrix(X, label=y)
# 定义参数
param = {
'max_depth': 3, # 树的最大深度
'eta': 0.3, # 学习率
'objective': 'binary:logistic' # 目标函数
}
# 训练模型
bst = xgb.train(param, dtrain)
```
xgboost是什么
XGBoost(Extreme Gradient Boosting)是一种机器学习算法,是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)的一种改进版本,在Kaggle比赛中取得了不错的成绩。XGBoost对GBDT进行了一系列的改进和优化,在训练速度、模型的准确性和泛化能力上都具有一定的优势。你可以使用pip3 install xgboost命令来安装XGBoost,并且可以使用XGBoost的API来设置和调整算法参数,以获得更好的模型效果。 [^1][^2]
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