XGBoost是“Extreme Gradient Boosting”的缩写，是一种高效的机器学习算法，用于分类、回归和排序问题。它由陈天奇（Tianqi Ch...

在运行XGBoost之前，必须设置三种类型的参数：通用参数、提升器参数和学习任务参数。

银行贷款业务是银行的主要盈利方式，对于具体的贷款申请人，是否可以同意贷款申请是一件十分重要的步骤，如果贷款人在贷款后出现违约行为，这将对银行的资金流稳定性造成不...

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...

参考了博客 https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh/blob/master/docs/xgboost/save-gr...

平台Archlinux,直接yay 安装xgboost,相关的.h文件会被直接安装到/usr/include/xgboost 路径下，所有在CMakeLists...

然后我们需要一个宏，来用它获取xgboost函数使用的情况.在每次调用xgboost函数时都应该调用这个宏。

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...

XGBoost是一种强大的机器学习算法，但训练好的模型要想在实际应用中发挥作用，需要进行部署并实现在线预测功能。本指南将详细介绍如何在Python中部署XGBo...

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...

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...

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...

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Pyt...

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...

XGBoost是一种强大的集成学习算法，但在解决复杂问题时，单个模型可能无法达到最佳性能。集成学习和堆叠模型是两种有效的方法，可以进一步提高模型的性能。本教程将...

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XGBoo...

XGBoost是一种高效的机器学习算法，广泛应用于数据科学和机器学习任务中。本教程将介绍XGBoost的中级用法，重点关注参数调优和模型解释。我们将使用代码示例...

今天讲一下机器学习的经典方法，SHAP（Shapley Additive exPlanations）。🤒

XGBoost是一种提升树模型，所以是将许多树模型集成在一起，形成一个很强的分类器，叫CART回归树模型。🌲