python机器学习:XgBoost 集成学习算法详解

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编程Python人工智能机器学习决策树xgboost集成学习迭代残差特征工程过拟合分类问题结构化数据参数调优
XGBoost算法是一种集成学习方法,在解决回归和分类问题上具有出色的表现。该算法通过一系列弱决策树分类器的迭代训练及优化,减少模型预测值与真实值间的残差来提高预测性能。迭代为代码块重复执行直至满足条件的过程,而残差则是模型误差的度量。XGBoost以选手比赛的方式通过不断反馈调整模型参数,增强模型的预测能力。XGBoost主要适用于结构化数据场景,如金融、电商和医疗行业,并且在大规模数据处理、自定义损失函数、鲁棒性处理及防过拟合等方面展现灵活性与强性能。然而,算法也存在参数多、内存消耗大等缺点。
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张同乐
8年左右IT行业工作经验,中国移动特约Python讲师,先后工作于联想、新东方、VIPKID、JD等公司。擅长Python自动化办公、自动化测试、爬虫、数据分析等,资深Python全栈型讲师。
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