机器学习-16-分布式梯度提升库XGBoost的应用
参考XGBoost库
1 XGBoost分布式梯度提升库
XGBoost，全称为eXtreme Gradient Boosting，是一个优化的分布式梯度提升库，旨在高效、灵活且便携。它在Gradient Boosting框架下实现了机器学习算法，并广泛用于分类、回归和排序任务。XGBoost之所以受到广泛欢迎，主要归功于它的速度和性能，这是通过并行处理、树剪枝、正则化等技术实现的。
(1)速度与性能：XGBoost在训练模型时进行了优化，可以快速地执行并且得到准确的结果。
(2)跨平台：XGBoost支持在Linux、Windows和macOS上运行，并且可以在Python、R、Java等多种语言中使用。
(3)灵活性：XGBoost允许用户自定义优化目标和评价标准。
(4)易于使用：可以轻松地在Scikit-learn或Pandas的DataFrame上使用XGBoost。
1.1 主要函数(自身库)
一、xgb.DMatrix()函数
用于将数据转换为XGBoost的数据结构。
import xgboost as xgb
dtrain = xgb.DMatrix(</原文地址：https://blog.csdn.net/qq_20466211/article/details/136711967
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