機器學習模型——xgboost筆記

1概述 xgboost是GBM(Gradient Boosting Machine)的一個優化版本，結合樹模型的結構特點，使用函數空間的梯度下降，實現優化損失函數的集成模型； 1.1 主要優點 可以處理迴歸及分類問題（覆蓋機器學習有監督學習的主要問題） 基於決策樹模型，具有決策樹的所有優點如計算簡單，易於理解，可解釋性強；比較適合處理有缺失屬性的樣本； 可以自定義損失函數更爲靈活 包含正則項，可以

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