开发预测模型的目标是开发一个在未见过的数据上准确的模型。这可以通过统计技术来实现，其中训练数据集被仔细用于估算模型在新数据和未见过数据上的性能。在本教程中，您将发现如何评估性能 […]

XGBoost 可用于使用梯度提升算法创建一些性能最佳的表格数据模型。训练完成后，通常最好将模型保存到文件中，以便将来用于对新的测试和验证数据集以及全新的数据进行预测。在本帖中，您将发现如何 […]

XGBoost 是梯度提升的一个流行实现，因为它速度快且性能好。在内部，XGBoost 模型将所有问题表示为回归预测建模问题，该问题仅接受数值作为输入。如果您的数据是其他形式，则必须将其准备成预期的格式。在本帖中，您将发现如何 […]

XGBoost 是梯度提升决策树的一个实现，旨在实现速度和性能，在竞争性机器学习中占主导地位。在本帖中，您将发现如何在 Python 中安装和创建您的第一个 XGBoost 模型。阅读本帖后，您将了解：如何在您的系统上安装 XGBoost 以在 Python 中使用。 […]

XGBoost 是一种算法，最近在结构化或表格数据的应用机器学习和 Kaggle 竞赛中占主导地位。XGBoost 是梯度提升决策树的一个实现，旨在实现速度和性能。在本帖中，您将发现 XGBoost 并获得对其是什么、来自何处以及如何 […]的温和介绍。