xgboost特徵選擇

Xgboost在各大數據挖掘比賽中是一個大殺器，每每能夠取得比其餘各類機器學習算法更好的效果。數據預處理，特徵工程，調參對Xgboost的效果有着很是重要的影響。這裏介紹一下運用xgboost的特徵選擇，運用xgboost的特徵選擇能夠篩選出更加有效的特徵代入Xgboost模型。python 這裏採用的數據集來自於Kaggle | Allstate Claims Severity比賽，這裏的訓練集

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