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在Python中开始使用 XGBoost的7步迷你课程
第 01 课:梯度提升简介
XGBoost 是为速度和表现而设计的梯度提升决策树的实现。 XGBoost 代表e X treme G radient Boosti ng。 它由陈天琪开发,激光专注于计算速度和模型表现,因此几乎没有多余的装饰。除了支持该技术的所有关键变体之外,真正感兴趣的是通过精心设计实施所提供的速度,包括:
传统上,梯度提升实现很慢,因为必须构造每个树并将其添加到模型中的顺序性质。 XGBoost开发中的表现已经成为最好的预测建模算法之一,现在可以利用硬件平台的全部功能,或者您可能在云中租用的超大型计算机。 因此,XGBoost 一直是竞争机器学习的基石,是赢家赢得和推荐的技术。
在下一课中,我们将使用Python开发我们的第一个XGBoost模型。