XGBoost 教程
什么是 XGBoost？
XGBoost（极限梯度提升）是一种优化的分布式梯度提升工具包，它能够高效且可扩展地训练机器学习模型。它是一种集成学习的形式，将多个弱模型的预测结果结合起来，以产生更稳健的预测。XGBoost 代表“极限梯度提升”，由于其能够处理大型数据集并在各种机器学习任务（如分类和回归）中取得最先进的性能，已成为最流行和最广泛使用的机器学习算法之一。
XGBoost 的独特之处在于它能够很好地处理缺失值。此功能有助于它处理包含缺失值且无需复杂预处理的真实世界数据。此外，XGBoost 允许并行处理，这使得它能够有效地在大型数据集上训练模型。
为什么选择 XGBoost？
近年来，XGBoost 越来越受欢迎，因为它能够帮助个人和团队完成几乎每个 Kaggle 结构化数据挑战。在这些竞赛中，公司和研究人员提交数据，统计学家和数据挖掘人员竞相开发用于预测和解释数据的最佳模型。
最初，开发了 XGBoost 的 Python 和 R 版本。由于其受欢迎程度，XGBoost 目前在 Java、Scala、Julia、Perl 和更多其他语言中都有包实现。这些实现促进了 XGBoost 库在 Kaggle 开发人员中的流行。
XGBoost 已与许多不同的工具和包集成，例如 Python 的 scikit-learn 和 R 的 caret。此外，XGBoost 与 Apache Spark 和 Dask 等分布式处理框架集成。
为什么要学习 XGBoost？
学习 XGBoost 很有用，因为 -
高性能：XGBoost 以其速度和性能而闻名。与许多其他机器学习技术相比，它能够处理大量数据和复杂的模型。
准确性：它是许多数据科学竞赛中的有力竞争者，并且通常提供非常准确的结果。
灵活性：XGBoost 可用于回归（例如，预测房价）以及分类（例如，确定电子邮件是否为垃圾邮件）。它与许多不同类型的数据源配合使用效果很好。
广泛采用：由于其效率，XGBoost 是许多组织和数据科学家使用的宝贵工具。
XGBoost 的用途
XGBoost 可用于各种应用。
分类任务：分析电子邮件是否为垃圾邮件以及猜测买家是否会购买产品是分类问题的示例。
回归任务：除其他外，回归任务包括确定股票价格和房价。
排名：搜索引擎使用排名来确定搜索结果的顺序。
特征工程：XGBoost 可以帮助识别数据集中最重要的变量或特征。
受众
XGBoost 对希望快速便捷地创建和应用机器学习模型的数据科学家、机器学习工程师、研究人员、软件开发人员、学生和商业分析师很有用。它是一种强大的流行机器学习方法，用于监督学习任务。
预备知识
要有效地学习和使用 XGBoost，您应该对以下内容有基本的了解 -
了解 Python 和 R 是必要的，因为 XGBoost 经常在这两种语言中使用。
您应该了解分类、监督学习、交叉验证、回归和过拟合等概念。
了解决策树，因为 XGBoost 的核心概念是集成许多决策树以提高性能。
对提升技术（主要是梯度提升）的基本了解，它构成了 XGBoost 的基础。
关于 XGBoost 的常见问题
关于 XGBoost 有一些非常常见的问题（FAQ），本节试图简要地回答它们。
XGBoost 的基本思想是结合许多小型、简单的模型来创建一个强大的模型。XGBoost 使用一种称为“提升”的技术。提升将多个小型决策树或其他简单模型一个接一个地组合起来。每个新模型都试图解决前一个模型的缺点。
由于其复杂性，XGBoost 可能难以理解。XGBoost 中大量超参数会导致训练速度缓慢。如果 XGBoost 未正确调整，可能会发生过拟合。由于其内存需求，不建议在低端 PC 上使用 XGBoost。
默认情况下，XGBoost 允许缺失值。树算法中缺失数据的分支方向是在训练期间学习的。
当测试精度低而训练精度高时，通常会发生过拟合问题。通常，XGBoost 提供两种处理过拟合的方法 -
第一种方法涉及直接控制模型复杂度。
使训练对噪声更具鲁棒性的第二种方法是在其中引入随机性。
不，如果您了解机器学习的一些基本原理，那么理解 XGBoost 不会那么困难。它具有许多有用的功能，尽管您可以从基本功能开始。凭借一些经验，您可以快速掌握如何使用它来生成准确的预测。
XGBoost 通常比许多其他算法更快且更准确，因为它使用高级错误减少测试。它适用于大型数据集，并且可以处理缺失数据。因此，它是许多数据科学家青睐的选择。
在 XGBoost 开始工作之前，需要设置三种类型的参数：通用参数、增强器参数和任务参数。学习挑战的参数定义了学习环境。例如，回归和排名任务可以使用不同的参数。
分布式、可扩展的梯度提升决策树 (GBDT) 机器学习框架称为极限梯度提升或 XGBoost。它是最好的机器学习软件，具有用于回归、分类和排序问题的并行树提升功能。