XGBoost初识

1.原子序数的提取：  双能量X射线材料分辨特性与有效原子序数关系分析 - 豆丁网

2.XGBoost算法：https://m.opticsjournal.net/Articles/OJ73c554a3b191e34/FullText 

3.XGBoost包含的两种接口： 机器学习：xgboost原生库接口(陈天奇) && xgboost的sklearn接口 - 掘金 

两种使用方式的区别： 建模流程略有不同：原生库的数据必须封装在DMatrix()中，再进行训练；sklearnAPI没有数据封装的过程； 原生XGBoost库的大部分参数通过params参数传递；sklearnAPI没有params这个参数，所有参数都是直接在类里面赋值，比如XGBRegressor()回归类，XGBClassifier()分类类。 原生XGBoost库的train()函数即可用来处理分类问题，也可用来处理回归问题，具体是处理什么问题，是通过params参数中的objective参数来指定的。 sklearnAPI分别封装了分类函数与回归函数，XGBRegressor()回归类，XGBClassifier()分类类。

作者：HZ在掘金
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来源：稀土掘金
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 具体详细参数说明：xgboost的sklearn接口和原生接口参数详细说明及调参指点 - wzd321 - 博客园

Xgboost回归四种调参方法及Python简单实现_井底哇哇的博客-CSDN博客_from xgboost.sklearn import xgbregressor 

1.booster

        用于指定弱学习器的类型，默认值为 ‘gbtree’，表示使用基于树的模型进行计算。还可以选择为 ‘gblinear’ 表示使用线性模型作为弱学习器。

 推荐设置为 ‘gbtree’，本文后面的相关参数设置都以booster设置为’gbtree’为前提。

2. learning_rate

        即是eta，为了防止过拟合，更新过程中用到的收缩步长，使得模型更加健壮。每次提升计算之后，算法会直接获得新特征的权重，eta通过缩减特征的权重使提升计算过程更加保守，缺省值为0.3 取值范围为：[0,1]。典型值一般设置为：0.01-0.2。

3.max_depth:int |每个基本学习器树的最大深度，可以用来控制过拟合。典型值是3-10 

4.gamma

       Gamma指定了节点分裂所需的最小损失函数下降值。这个参数的值越大，算法越保守。指定叶节点进行分裂所需的损失减少的最小值，默认值为0。设置的值越大，模型就越保守。推荐的候选值为：[0, 0.05 ~ 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 1]

5.