使用xgboost4j-spark进行模型训练

代码说明

xgboost作为数据挖掘类比赛的必备算法，之前参加jdata比赛时，也学着使用了下xgboost4j-spark，觉得很好用，既支持分布式，同时效果和速度都比spark自带的gbdt,rf算法效果要好。
模型代码包含:
-train：训练
-train_cv：训练带交叉验证进行参数选择
-predict_eval：预测并在验证集上验证准确率
-predict：预测
-train_leaf_lr：gbdt+lr集成训练
京东JData算法大赛小结(公司内部赛)

https://blog.csdn.net/abc50319/article/details/83624438

编译xgboost

xgboost4j编译安装笔记

http://deepspark.cn/2017/05/05/xgboost-install/

源码地址

jdata-spark代码地址

https://github.com/wilsonlsm006/jdata-spark