XGBoost是一种常用的机器学习算法,用于解决分类和回归问题。它是一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)的集成学习方法。
在XGBoost中,正类值和负类值是指分类问题中的两个类别。通常情况下,我们可以将其中一个类别作为正类值,另一个类别作为负类值。具体来说,我们可以通过以下步骤来确定哪个是XGBoost的正类值和负类值:
总结起来,确定XGBoost的正类值和负类值需要根据具体的分类问题和数据特点进行分析和判断。在实际应用中,可以根据业务需求和问题背景来确定哪个类别是正类值,哪个类别是负类值。
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