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，XGBoost以其强大的表现受到开发者青睐。...
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！ 今天猫头虎就给大家带来一篇详细的 XGBoost 入门教程，帮助大家从零开始掌握这个在...
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，由于地铁系统复杂性以及乘客行为的不确定性，地铁客流量预测一直是一个挑...
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的方法。尽管这些方法共享一些基本概念，但它们在算法原理、损失函数...
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XGBoost 1.6.0中，还添加了对通用二进制JSON的额外支持，作为更高效的模型IO...
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程度。相关性程度可以是多级（分级）的，也可以是二进制的（相...
腾讯云开发者社区是腾讯云官方开发者社区，致力于打造开发者的技术分享型社区。提供专栏,问答，沙龙等产品和服务，汇聚海量精品云计算使用和开发经验，致力于帮助开发者快速成长与发展，营造开放的云计算技术生态圈。...
参考了博客 https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh/blob/master/docs/xgboost/save-gradient-boosting-models-xgboost-python.md ，但是修改了一些过时的部分。
