XGBoosting簡單原理及參數調優

Booster參數： 1.學習率和n_estimators具有相反的關係，建議學習率設小，用交叉驗證確定estimators。 隨機森林與XGBoosting區別   隨機森林的損失函數對樹的的處理是並行的，而XGB是串行的處理。 在XGB安裝完成後就可以在sklearn的調用，XGB的弱學習器是不能換的， XGB可以實現增量學習，對與連續特徵，對樣本中出現的特徵認爲是一個分裂點，這是精確搜索。

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