（学习笔记）机器学习算法——XGBoost实战--天气数据集预测

XGBoost算法

XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型，并对模型中的算法进行了诸多优化，在取得高精度的同时又保持了极快的速度，在一段时间内成为了国内外数据挖掘、机器学习领域中的大规模杀伤性武器。

此笔记主要为三部分：原理简述；实战预测；优缺总结。

原理简述

1. GDBT(梯度提升树)：XGBoost底层实现了GBDT算法
   并对GBDT算法做了一系列优化：

• 对目标函数进行了泰勒展示的二阶展开，可以更加高效拟合误差。
• 提出了一种估计分裂点的算法加速CART树的构建过程，同时可以处理稀疏数据。
• 提出了一种树的并行策略加速迭代。
• 为模型的分布式算法进行了底层优化。
  GDBT原理.

2. XGBoost：XGBoost是基于CART树的集成模型，它的思想是串联多个决策树模型共同进行决策。
   XGBoost原理.

• XGBoost模型可以表示为以下形式，我们约定