XGBoost is an optimized distributed gradient boosting library designed to be highly efficient, flexible and portable. It implements machine learning algorithms under the Gradient Boosting framework. XGBoost provides a parallel tree boosting (also known as GBDT, GBM) that solve many data science problems in a fast and accurate way.

XGBoost的全称是eXtreme Gradient Boosting，它是经过优化的分布式梯度提升库，旨在高效、灵活且可移植。 XGBoost是大规模并行boosting tree的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree工具包，比常见的工具包快10倍以上。 在数据科学方面，有大量的Kaggle选手选用XGBoost进行 数据挖掘 比赛，是各大数据科学比赛的必杀武器；在工业界大规模数据方面，XGBoost的分布式版本有广泛的可移植性，支持在Kubernetes、 Hadoop 、SGE、MPI、 Dask等各个分布式 …

Maintainer Jiaming Yuan <[email protected]> Description Extreme Gradient Boosting, which is an eficient implementation of the gradient boosting frame-work from Chen & Guestrin (2016) <doi:10.1145/2939672.2939785>. This package is its R interface. The package includes eficient linear model solver and tree learning algorithms.

2023年3月22日 · 本文将会从XGBOOST算法原理、Python实现、敏感性分析和实际应用进行详细说明。 数据挖掘 和数学建模等比赛中，除了算法的实现，还需要对数据进行较为合理的预处理，包括缺失值处理、异常值处理、定类数据特征编码和冗余特征的删除等等，本文默认读者的数据均已完成数据预处理，如有需要，后续会将数据预处理的方法也进行发布。 Python编译器： Pycharm 社区版或个人版等. 训练数据集：此处使用2022年数维杯国际大学生 数学建模 竞赛C …

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）极致梯度提升，是一种基于GBDT的算法或者说工程实现。 XGBoost的基本思想和GBDT相同，但是做了一些优化，比如二阶导数使损失函数更精准； 正则项 避免树过拟合； Block存储 可以并行计算等。 XGBoost具有 高效 、 灵活 和 轻便 的特点，在数据挖掘、推荐系统等领域得到广泛的应用。 本文先回顾GBDT、泰勒公式、正则、一元二次函数等XGBoost的基础知识；接着介绍XGBoost原理、目标函数求导、目标函数解和学习训练；然后 …

2019年9月24日 · 本文重点介绍XGBoost的推导过程，文末会抛出10道面试题考验一下各位，最后准备了一份“XGB推导攻略图”，帮助你更好的掌握整个推导过程。 1. XGB目标函数. （2）yi'是第 i 个样本 xi 的预测值。 由于XGBoost是一个加法模型，因此，预测得分是每棵树打分的累加之和。 （3）将全部k棵树的复杂度进行求和，添加到目标函数中作为正则化项，用于防止模型过度拟合。 2. 学习第t棵树. 其余的都是已知量或可通过已知量可以计算出来的（注意要理解哦！ ）。 3. 泰 …

XGBoost 是大规模并行 boosting tree 的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree 工具包，比常见的工具包快 10 倍以上。 Xgboost 和 GBDT 两者都是 boosting 方法，除了工程实现、解决问题上的一些差异外，最大的不同就是 目标函数 的定义。 故本文将从数学原理和工程实现上进行介绍，并在最后介绍下 Xgboost 的优点。 1.1.1 目标函数. 我们知道 XGBoost 是由 k 个基模型组成的一个加法运算式： \hat {y}_i=\sum_ {t=1}^ {k}\ f_t (x_i) \\ 其中 f_k 为第 k 个基模型， \hat {y}_i …

2021年1月11日 · XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) 是Boosting算法中的一种，是一种提升树模型，将很多树的模型集成起来。 其以 正则化提升（Regularized Boosting） 技术而闻名，通过代价函数里加入 正则项，控制模型的复杂度，防止过拟合。 可以实现 并行处理，相比GBM有了很大的速度提升。 二、 模型详解 XGBoost在 Linux 的 Python 环境下可以直接用pip install xgboost 安装。 XGBoost可以接受多种 数据格式 的输入，包括libsvm格式的文本数据、Numpy的二维数 …

XGBoost 是一种最近在应用机器学习和 Kaggle 结构化或表格数据竞赛中占据主导地位的算法。 XGBoost 是为速度和性能而设计的 梯度提升决策树 的实现。 RLGj">在这篇文章中，您将了解 XGBoost 并简要介绍它是什么、它来自哪里以及如何了解更多信息。 看完这篇文章你会知道： XGBoost 是什么以及项目的目标。 为什么 XGBoost 必须成为您的机器学习工具包的一部分。 您可以在这里了解更多信息，以便在您的下一个机器学习项目中开始使用 XGBoost。 什么是 …

2019年11月7日 · XGBoost 是大规模并行 boosting tree 的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree 工具包，比常见的工具包快 10 倍以上。 Xgboost 和 GBDT 两者都是 boosting 方法，除了工程实现、解决问题上的一些差异外，最大的不同就是目标函数的定义。 故本文将从数学原理和工程实现上进行介绍，并在最后介绍下 Xgboost 的优点。 1.1 数学原理. 1.1.1 目标函数. 我们知道 XGBoost 是由 k 个基模型组成的一个加法运算式： 其中 为第 k 个基模型， 为第 i 个样 …