【阶段三】Python机器学习23篇:机器学习项目实战:XGBoost分类模型

news2024/12/29 10:48:01

本篇的思维导图


 

         XGBoost算法可以说是集成学习方法中的王牌算法。在著名的数据挖掘比赛平台Kaggle上,众多获胜者都使用了XGBoost算法,它在绝大多数回归问题和分类问题上的表现都十分不错。


XGBoost算法的核心思想


       XGBoost算法在某种程度上可以说是GBDT算法的改良版,两者在本质上都是利用了Boosting算法中拟合残差的思想。下图所示为GBDT算法的核心思想小节讲解GBDT算法时提到的信用卡额度预测模型,其中初始决策树的预测结果不完全准确,会产生一些残差,因此会用新的决策树来拟合该残差,新的决策树又会产生新的残差,这时再构造新的决策树来拟合新的残差……如此迭代下去,直至符合预先设定的条件为止。


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