机器学习模型——xgboost笔记

1概述 xgboost是GBM(Gradient Boosting Machine)的一个优化版本，结合树模型的结构特点，使用函数空间的梯度下降，实现优化损失函数的集成模型； 1.1 主要优点 可以处理回归及分类问题（覆盖机器学习有监督学习的主要问题） 基于决策树模型，具有决策树的所有优点如计算简单，易于理解，可解释性强；比较适合处理有缺失属性的样本； 可以自定义损失函数更为灵活 包含正则项，可以

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