XGBoost是一种强大的机器学习算法，但在处理大规模数据时，传统的CPU计算可能会变得缓慢。为了提高性能，XGBoost可以利用GPU进行加速。本教程将介绍如何在Python中使用XGBoost进行GPU加速以及性能优化的方法，并提供相应的代码示例。
作者：章华燕 编辑：祝鑫泉 零 环境介绍： · Python版本：3.6.2 · 操作系统：Windows · 集成开发环境：PyCharm 一 安装Python环境： 1.安装Python:
XGBoost是一种强大的机器学习算法，但在处理大规模数据时，单节点的计算资源可能不足以满足需求。因此，分布式计算是必不可少的。本教程将介绍如何在Python中使用XGBoost进行分布式计算和大规模数据处理，包括设置分布式环境、使用分布式特征和训练大规模数据集等，并提供相应的代码示例。
XGBoost在机器学习中被广泛应用于多种场景，特别是在结构化数据的处理上表现出色，XGBoost适用于多种监督学习任务，包括分类、回归和排名问题。在数据挖掘和数据科学竞赛中，XGBoost因其出色的性能而被频繁使用。例如，在Kaggle平台上的许多获奖方案中，XGBoost都发挥了重要作用。此外，它在处理缺失值和大规模数据集上也有很好的表现。
假设您有一个可用的SciPy环境，可以使用pip轻松安装 XGBoost。 例如：
XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是，在处理时间序列数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost建模时间序列数据，包括数据准备、特征工程和模型训练等方面，并提供相应的代码示例。
参与方式：https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念，它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。本教程将详细介绍如何在Python中使用XGBoost进行深度集成与迁移学习，包括模型集成、迁移学习的概念和实践等，并提供相应的代码示例。
XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost处理多分类和不平衡数据，包括数据准备、模型调优和评估等方面，并提供相应的代码示例。
本文将重点介绍XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现，带领大家逐步完成特征提取、变换和选择、XGBoost模型训练、Pipelines、模型选择。
自动化机器学习（AutoML）是一种通过自动化流程来构建、训练和部署机器学习模型的方法。XGBoost作为一种强大的机器学习算法，也可以用于AutoML。本教程将介绍如何在Python中使用XGBoost进行自动化机器学习，包括数据预处理、特征工程、模型选择和超参数调优等，并提供相应的代码示例。
本文介绍了XGBoost在Windows 10和Ubuntu系统上的安装方法，包括通过pip安装和通过编译安装。同时，还针对可能遇到的问题提供了解决方案。
参与方式：https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
在应用XGBoost模型之前，特征工程和数据预处理是至关重要的步骤。良好的特征工程和数据预处理可以显著提高模型的性能。本教程将介绍在Python中使用XGBoost进行特征工程和数据预处理的中级教程，通过代码示例详细说明各种技术和方法。
小编们最近参加了数据城堡举办的“大学生助学金精准资助预测”比赛，以分组第19名的成绩进入了复赛，很激动有木有！在上一篇文章中，小编介绍了使用sklearn进行数据标准化和通过网格搜索进行参数寻优的过程，至此，我们已经能够得到预测结果并上传。但小编们上传结果时所采取的结果并不是之前提到过的算法，而使用的是xgboost算法。今天，小编将带你一探xgboost算法的究竟！ 1 简单介绍 xgboost的全称是eXtreme Gradient Boosting。它是Gradient Boosting Machi
最近在使用XGBoost库进行机器学习任务时，遇到了一个常见的错误：raise XGBoostError(_LIB.XGBGetLastError()) xgboost.core.DMatrix/Booster has not been intialized。这个错误通常发生在创建或训练DMatrix对象或Booster对象之前忘记初始化的情况下。在本篇文章中，我将详细介绍这个问题的原因，并提供一些解决此错误的方法。
导读：XGBoost是一个高效、可扩展的机器学习算法，用于回归和分类（regression and classification），使得XGBoost Gradient Boosting开源包可用。
XGBoost模型作为机器学习中的一大“杀器”，被广泛应用于数据科学竞赛和工业领域，XGBoost官方也提供了可运行于各种平台和环境的对应代码，如适用于Spark分布式训练的XGBoost on Spark。然而，在XGBoost on Spark的官方实现中，却存在一个因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示机制而带来的不稳定问题。
问题是这样的，如果我们想基于pyspark开发一个分布式机器训练平台，而xgboost是不可或缺的模型，但是pyspark ml中没有对应的API，这时候我们需要想办法解决它。
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在涉及非结构化数据（图像、文本等）的预测问题中，人工神经网络显著优于所有其他算法或框架。但当涉及到中小型结构/表格数据时，基于决策树的算法现在被认为是最佳方法。而基于决策树算法中最惊艳的，非XGBoost莫属了。
在运行XGboost之前，必须设置三种类型成熟：general parameters，booster parameters和task parameters：
在 Xgboost 那篇文章 (Kaggle 神器 xgboost) 中提到了 Gradient Boosted Decision Trees，今天来仔细看看 GBDT。 本文结构： 什么是 GBDT ？ GBDT 与 Adaboost 的区别与联系是什么 ？ GBDT 与 Xgboost 的区别是什么？ ---- 什么是 GBDT？ GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树），由名字可以看出涉及到三点： 1. 首先是 Boosting： 前面写过一篇 Ada
gbdt通过经验风险极小化来确定下一个弱分类器的参数。具体到损失函数本身的选择，如果选择平方损失函数，差值就是所说的残差 让损失函数沿着梯度方向下降，就是gbdt的gb的核心，利用损失函数的负梯度在当前模型的值作为回归问题提升树算法中的残差的近似值去拟合一个回归树。 gbdt每轮迭代的时候，都去拟合损失函数在当前模型下的负梯度。 每轮训练的时候都能够让损失函数尽可能快的减小，尽快的收敛达到局部最优解或者全局最优解 gbdt的弱分类器默认选择的是CART TREE，其实也可以选择其他弱分类器，选择的前提是低方差和高偏差。框架服从boosting框架即可。
作者 | Aarshay Jain 简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意，那就用XGBoost吧。XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据。 构造一个使用XGBoost的模型十分简单。但是，提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结)。这个算法使用了好几个参数。所以为了提高模型的表现，参数的调整十分必要。在解决实际问题的时候，有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数？这些参数要调到什么值，才能达到理想的输出？ 这篇文章
http://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/
摘要：微粒有机碳（POC）在海洋碳循环中起着至关重要的作用，是将碳移至深海的“生物泵”的一部分。蓝绿带比例算法可用于在全球海洋中推算POC浓度；但是，它往往会低估光学复杂水中的高值。为了开发准确，可靠的海洋POC模型，本研究旨在探索卫星学习POC浓度的机器学习方法。测试了三种机器学习方法，即极端梯度增强（XGBoost），支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN），并采用了递归特征消除（RFE）方法来识别敏感特征。全球原位POC测量与海洋颜色气候变化倡议（OC-CCI）产品的配对用于训练和评估POC模型。结果表明，机器学习方法产生的性能明显优于蓝绿色带比率算法，并且在测试的三种机器学习方法中，XGBoost最为稳健。但是，蓝绿色带比率算法仍然适用于POC较低的晴朗开放海水，而ANN对于POC极高的光学复杂水域更为有效。这项研究为卫星检索POC浓度提供了全球适用的方法，这将有助于研究全球海洋以及生产性边缘海中POC的动力学。
该文介绍了如何使用XGBoost算法进行机器学习，包括数据预处理、模型训练、模型评估和模型预测。文章还介绍了XGBoost在TDW平台上的应用，包括基于Tesla平台的XGBoost-on-Spark组件、XGBoost-Spark-X86组件和XGBoost-Yarn组件。这些组件提供了从数据预处理到模型训练、评估和预测的一整套解决方案，大大简化了使用XGBoost进行机器学习的流程。同时，该文还介绍了XGBoost在TDW平台上的应用，包括XGBoost-Spark-PPC组件、XGBoost-Spark-X86组件和XGBoost-Yarn组件，以及它们在TDW平台上的使用方法。通过使用这些组件，用户可以快速、高效地进行机器学习，大大提高了开发效率和模型性能。
项目论文：https://mlsys.org/Conferences/doc/2018/196.pdf
提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法，提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。
在开发Pyspark代码时，经常会用到Python的依赖包。在PySpark的分布式运行的环境下，要确保所有节点均存在我们用到的Packages，本篇文章主要介绍如何将我们需要的Package依赖包加载到我们的运行环境中，而非将全量的Package包加载到Pyspark运行环境中，本篇文章以xgboost1.0.2包为例来介绍。
随机森林是在决策树（回归树）的基础上放入许多棵树，并行的，独立的构造出每一棵树，构成一个森林，这些树之间本身没有关系，通过最后将森林中所有的结果选举出最佳的结果达到优化提升的目的。
XGBoost 非常重要，尤其在分类、回归和排名问题上表现卓越。其实际使用场景包括金融风控、医学诊断、工业制造和广告点击率预测等领域。XGBoost以其高效的性能和鲁棒性，成为许多数据科学竞赛和实际项目中的首选算法，极大提高模型准确性并降低过拟合风险。
XGBoost ：eXtreme Gradient Boosting 项目地址：https://github.com/dmlc/xgboost
梯度提升是一种可以获得当前最佳性能的监督学习方法，它在分类、回归和排序方面有很好的表现。XGBoost 是一般化梯度提升算法的实现，它在多核和分布式机器上有着高度优化的实现，且能处理稀疏数据。怀卡托大学和英伟达在这一篇论文中描述了标准 XGBoost 库的扩展，它支持多 GPU 的执行，并能显著地减少大规模任务的运行时间。本论文提出的扩展是原版 GPU 加速算法的新进展，它展现出拥有更快速和更高内存效率的策树算法。该算法基于特征分位数（feature quantiles）和梯度提升树其它部分的并行化算法。作者们在 GPU 上实现决策树构建、分位数生成、预测和梯度计算算法，并端到端地加速梯度提升流程。这一过程使得 XGBoost 库可以利用显著提升的内存带宽和大规模并行化 GPU 系统集群。
下面将介绍XGBoost的Python模块，内容如下： * 编译及导入Python模块 * 数据接口 * 参数设置 * 训练模型l * 提前终止程序 * 预测
scikit-learn 框架提供了搜索参数组合的功能。 此功能在 GridSearchCV 类中提供，可用于发现配置模型以获得最佳表现的最佳方法。 例如，我们可以定义一个树的数量（n_estimators）和树大小（max_depth）的网格，通过将网格定义为：
这是个深度学习的时代，传统的机器学习算法仿佛已经失去了往日的光彩，你能随处听到卷积神经网络、循环神经网络以及其他各种net，偶尔听到的机器学习算法也是支持向量机，逻辑回归。今天给大家介绍一个自出生便统治数据科学界的王者——XGBoost算法，往期文章中我们分析过该算法的基本原理，本文让我们来看一下为什么XGBoost如此强大。
我对十五年前第一天工作的情况还记忆犹新。彼时我刚毕业，在一家全球投资银行做分析师。我打着领带，试图记住学到的每一件事。与此同时，在内心深处，我很怀疑自己是否可以胜任这份工作。感受到我的焦虑后，老板笑着说：
XGBoost使用 原始数据 数据介绍 鸢尾花数据集是由杰出的统计学家R.A.Fisher在20世纪30年代中期创建的，它被公认为用于数据挖掘的最著名的数据集。它包含3种植物种类（Iris setosa、Irisversicolor和Iris virginica），每种各有50个样本。 数据下载地址 链接：https://pan.baidu.com/s/1hrG8Yn6 密码：pzgn XGBoost的特性及使用 XGBoost特性 正则化 标准GBM的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤。正则化对减
本篇推文，是从一场比赛中学到的一些方法与技巧，分享给公众号的读者们！本文是预测因子的一部分内容。
导读：本文介绍了集成学习中比较具有代表性的方法，如Boosting、Bagging等。而XGBoost是集成学习中的佼佼者，目前，一些主流的互联网公司如腾讯、阿里巴巴等都已将XGBoost应用到其业务中。本文对XGBoost的历史演化、应用场景及其优良特性进行了阐述，为入门XGBoost并进一步学习打下基础。
机器之心投稿 作者：猿辅导研究团队语音识别负责人夏龙、机器学习工程师吴凡 近期，猿辅导公司开源了两个机器学习项目—ytk-learn, ytk-mp4j，其中 ytk-mp4j 是一个高效的分布式通信库，基于该通信库我们实现了 ytk-learn 分布式机器学习库，该机器学习库目前在猿辅导很多应用场景中使用，比如，自适应学习、学生高考分预测、数据挖掘、课程推荐等。 ytk-learn 分布式机器学习库 项目背景 LR(Logistic Regression), GBDT(Gradient Boosting
在 Kaggle 的很多比赛中，我们可以看到很多 winner 喜欢用 XGBoost，而且获得非常好的表现，今天就来看看 XGBoost到底是什么以及如何应用。 本文结构： 什么是XGBoost？ 为什么要用它？ 怎么应用？ 学习资源 什么是 XGBoost？ XGBoost ：eXtreme Gradient Boosting 项目地址：https://github.com/dmlc/xgboost 是由 Tianqi Chen http://homes.cs.washington.edu/~tqc
“弱分类器”的分类能力不强，但它又比随机选的效果稍微好点，类似于“臭皮匠”。“强分类器”具有很强的分类能力，也就是把特征扔给它，他能分的比较准确，算是“诸葛亮”一类的。如果直接可以建立一个强分类器，那弱分类器实际上就是多余的，但是，这世上“绝顶聪明的诸葛亮”少之又少，反而，在某方面有才华的人很多。于是，Boost选择了用三个臭皮匠去顶诸葛亮。
Vishal Morde讲了这样一个故事：十五年前我刚完成研究生课程，并以分析师的身份加入了一家全球投资银行。在我工作的第一天，我试着回忆我学过的一切。与此同时，在内心深处，我想知道我是否能够胜任这份工作。我的老板感觉到我的焦虑，他说：
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