在当今科技日新月异的时代，数据的有效利用成为各领域突破发展的关键。于医疗领域，乳腺癌的高发性与严重性不容忽视，优化抗乳腺癌候选药物的筛选与特性预测迫在眉睫，雌激...

在机器学习中，XGBoost 是一种基于梯度提升的决策树（GBDT）实现，因其卓越的性能和速度，广泛应用于分类、回归等任务。尤其在Kaggle竞赛中，XGBoo...

XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛...

今天猫头虎收到一位粉丝的提问：“猫哥，我在项目中需要用到 XGBoost，可是对它的了解不够深入，不知道从哪开始，能否详细讲解一下？” 当然可以！ 今天猫头虎...

本文将通过展示地铁站点客流量预测，并结合一个Python随机森林极限梯度提升回归器XGB实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。 然而，由于地铁系...

预测值和真实值经过某个函数计算出损失，并求解所有样本的平均损失，并且使得损失最小。

生存分析（回归）模型时间到感兴趣事件的持续时间。生存分析是一种特殊的回归，与传统的回归任务不同，具体如下：

集成学习是一种强大的机器学习范式，它通过构建并结合多个学习器来提高预测性能。其中，随机森林、AdaBoost 和 XGBoost 是集成学习领域中著名且广泛应用...

XGBoost，全称为 eXtreme Gradient Boosting，是一种优化的分布式梯度提升库，设计用于高效、灵活和可移植的机器学习模型。

在XGBoost 1.0.0中，引入了对使用JSON保存/加载XGBoost模型和相关超参数的支持，旨在用一个可以轻松重用的开放格式取代旧的二进制内部格式。后来...

在信息检索的背景下，学习排序的目标是训练一个模型，将一组查询结果排列成有序列表[1]。对于监督学习排序，预测器是以特征矩阵编码的样本文档，标签是每个样本的相关性...

XGBoost是“Extreme Gradient Boosting”的缩写，是一种高效的机器学习算法，用于分类、回归和排序问题。它由陈天奇（Tianqi Ch...

在运行XGBoost之前，必须设置三种类型的参数：通用参数、提升器参数和学习任务参数。

银行贷款业务是银行的主要盈利方式，对于具体的贷款申请人，是否可以同意贷款申请是一件十分重要的步骤，如果贷款人在贷款后出现违约行为，这将对银行的资金流稳定性造成不...

XGBoost在机器学习中被广泛应用于多种场景，特别是在结构化数据的处理上表现出色，XGBoost适用于多种监督学习任务，包括分类、回归和排名问题。在数据挖掘和...

参考了博客 https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh/blob/master/docs/xgboost/save-gr...

平台Archlinux,直接yay 安装xgboost,相关的.h文件会被直接安装到/usr/include/xgboost 路径下，所有在CMakeLists...

然后我们需要一个宏，来用它获取xgboost函数使用的情况.在每次调用xgboost函数时都应该调用这个宏。

深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念，它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。本教程将详细介绍如何在Python中使用XGBoost进行深度集成与迁移...