XGBoost模型图解

XGBoost是一种集成学习的机器学习模型，它在许多机器学习竞赛中表现出色。XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的模型，它的本质是一个决策树集成模型。通过集成多个决策树，XGBoost可以有效地处理大规模数据和高维特征。

XGBoost模型图解：
1. 初始化模型：将所有训练样本的输出值作为初始预测值。
2. 计算残差：计算每个样本的残差，残差是真实值与预测值之间的差异。
3. 构建决策树：使用残差作为目标值训练一棵决策树，得到一个新的预测模型。
4. 更新预测值：将新的预测模型与之前的预测结果相加，得到新的预测值。
5. 重复上述步骤：重复执行步骤2-4，直到达到指定的迭代次数或误差达到一定阈值。