机器学习之集成学习 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）附代码

概念

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种用于机器学习的开源软件库，它实现了梯度提升框架。梯度提升是一种集成学习技术，通过组合多个弱学习器（通常是决策树）来构建一个强学习器。XGBoost 在梯度提升算法的基础上引入了一些创新，使其在性能上更为优越。

特点

XGBoost 最初是由陈天奇在2014年开发的，它在许多数据科学竞赛中取得了显著的成功，因其高效性和准确性而受到广泛关注。以下是 XGBoost 的一些关键特点：

1. 梯度提升框架： XGBoost 是一种梯度提升算法的实现，通过迭代训练弱学习器，并将它们组合起来，逐步提升模型性能。

2. 正则化： XGBoost 使用正则化技术，如L1和L2正则化，以防止过拟合，并提高模型的泛化能力。

3. 自动处理缺失值： XGBoost 能够自动处理缺失值，无需用户进行额外的处理。

4. 并行化处理： XGBoost 支持并行化处理，能够高效地处理大规模数据集。

5. 特征重要性评估： XGBoost 提供了一种评估特征重要性的方法，帮助用户理解模型对输入特征的依赖程度。

6. 支持分类和回归问题： XGBoost 可以用于解决分类问题和回归问题。

7. 树剪枝： XGBoost