XGBoost是什么？

XGBoost是一种高效的机器学习算法，于解决分类和回归问题。它是一种基于梯度提升树（Gradient Boosting Tree）的集成学习方法。XGBoost在许多机器学习竞赛中表现出色，并被广泛应用于实际问题中。

XGBoost的主要特点包括：
1. 高性能：XGBoost使用了并行计算和近似算法，能够处理大规模数据集和高维特征。
2. 可扩展性：XGBoost支持自定义目标函数和评估指标，可以适应各种任务需求。
3. 正则化：XGBoost提供了正则化技术，可以防止过拟合，提高模型的泛化能力。
4. 特征重要性评估：XGBoost可以通过计算特征的重要性得分，帮助我们理解数据中哪些特征对模型的预测起到了重要作用。