机器学习-17-分布式梯度提升库XGBoost在钻石数据集上的应用(实战)
参考如何向10岁小孩解释XGBoost回归算法
参考如何将 XGBoost 用于你自己的机器学习项目
1 背景
XGBoost是数据科学家中最流行的机器学习框架之一。根据 2021年Kaggle数据科学状况调查，近50%的受访者表示他们使用过XGBoost，排名仅次于TensorFlow和Sklearn。
陈天奇创造了XGBoost之后，很快和一群机器学习爱好者建立了专门调用XGBoost库，名为xgboost。xgboost是一个独立的，开源的，专门提供梯度提升树以及XGBoost算法应用的算法库。它和sklearn类似，有一个详细的官方网站可以供查看，并且可以与C，Python，R，Julia等语言连用，但需要单独安装和下载。
2 安装XGBoost
建议在虚拟环境中安装XGBoost，以免污染你的基础环境。
pip install xgboost
pip install --upgrade xgboost # 获取最新版本
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