機器學習算法梳理第三篇--XGB

目錄   一. 算法原理 二. 分裂節點算法 三. 正則化 四. 對缺失值處理 五. 優缺點 六. 應用場景 七. sklearn參數 一. 算法原理 在數據建模中，當我們有數個連續值特徵時，Boosting分類器是最常用的非線性分類器方法將成百上千個準確率較低的模型組合起來，成爲一個準確率較高的模型，這個模型會不斷的迭代，每次迭代就會產生一顆新的樹，然而當數據集比較大比較複雜的時候，我們可能需要

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