xgboost与sklearn

xgboost与sklearn是两个不同的机器学习库。xgboost是一个独立的、开源的算法库，专门提供梯度提升树以及XGBoost算法的实现。它由陈天奇创造，并与一群机器学习爱好者合作建立了xgboost库。xgboost可以与多种编程语言（如C、Python、R、Julia）进行集成，并且有一个详细的官方网站提供学习资料。使用xgboost需要单独安装和下载。

在使用xgboost时，可以直接调用xgboost库的API进行训练和预测，而不依赖于sklearn。相比之下，sklearn则是一个广泛使用的Python机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具。sklearn也提供了对xgboost的支持，通过sklearn的API可以方便地使用xgboost算法。但是，从引用中的描述来看，xgboost库可能在某些情况下表现更优秀，特别是样本量逐渐上升时。因此，如果希望更方便地进行调参和训练，建议直接调用xgboost库而不是依赖于sklearn的API。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [sklearn-xgboost.rar_python xgboost_sklearn_xgboost_xgboost sklea](https://download.csdn.net/download/weixin_42652674/86148239)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [sklearn与XGBoost](https://blog.csdn.net/momokofly/article/details/122780716)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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