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XGBoost-master.zip

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简介：
这是一个包含XGBoost源代码的压缩文件，XGBoost是一种优化的分布式梯度提升库，可提供快速、准确的树增长算法。适合机器学习研究与应用开发使用。 XGBoost包是一个优化的分布式梯度增强库，设计用于处理大规模数据集，并提供高计算效率和灵活性。它在机器学习任务中的性能表现优异，在速度、准确性和资源利用方面都优于其他工具。该框架支持多种编程语言接口并适用于各种类型的机器学习问题，包括回归、分类以及排序等应用领域。

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  • XGBoost-master.zip
    优质
    这是一个包含XGBoost源代码的压缩文件，XGBoost是一种优化的分布式梯度提升库，可提供快速、准确的树增长算法。适合机器学习研究与应用开发使用。 XGBoost包是一个优化的分布式梯度增强库，设计用于处理大规模数据集，并提供高计算效率和灵活性。它在机器学习任务中的性能表现优异，在速度、准确性和资源利用方面都优于其他工具。该框架支持多种编程语言接口并适用于各种类型的机器学习问题，包括回归、分类以及排序等应用领域。
     
  • XGBoost PMML
    优质
    简介：XGBoost PMML是一种用于机器学习模型交换的标准格式，特别适用于XGBoost算法训练出的模型，在数据分析与建模社区中广泛使用。 sklearn 鸢尾花训练后的pmml模型文件
     
  • Python版的XGBoost
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    Python版的XGBoost是一款高性能的机器学习库，专为Gradient Boosting算法设计，支持高效的并行计算及各种优化技术。 XGBoost的Python版本结合陈天奇编写的《BoostedTree》介绍性讲义以及其他相关资料，为学习者提供了全面的学习资源和支持。这些材料帮助用户深入理解并有效应用梯度提升树算法。
     
  • 用大白话解析XGBoost算法——全面掌握XGBoost
    优质
    本文深入浅出地讲解了XGBoost算法的工作原理和应用技巧，旨在帮助读者轻松理解和运用这一强大的机器学习工具。 本段落探讨了从XGBoost的算法思想到其目标函数转换的过程，并通过泰勒公式和叶节点的角度对XGBoost的目标函数进行详细解释。然后介绍了树结构生成策略以创建每棵模型树，最后讨论了XGBoost与GBDT之间的区别以及相关参数设置。目录如下：1.1 XGBoost算法思想；1.2 XGBoost目标函数；1.3 利用泰勒公式转换的XGBoost目标函数；1.4 从叶节点角度理解的目标函数转变；1.5 目标函数求解与案例解析；1.6 学习策略——树结构生成方法；1.7 XGBoost特性对比GBDT的独特之处；1.8 实战演示——XGBoost代码及参数。
     
  • XGBoost GPU版与xgboost.dll
    优质
    本文介绍XGBoost在GPU上的实现及其核心动态链接库xgboost.dll的作用和使用方法。通过利用GPU加速，提升机器学习模型训练效率。 可以从GitHub下载xgboost的源码包，并进行解压。接着将下载到的xgboost.dll文件放到解压后的\xgboost-master\python-package\xgboost目录内。然后进入\xgboost-master\python-package，运行命令 python setup.py install 完成安装。
     
  • jpmml-xgboost-executable-jar-1.5
    优质
    jpmml-xgboost-executable-jar-1.5是一款将XGBoost模型转换为PMML格式并提供执行环境的Java库，适用于机器学习模型的部署和集成。 jpmml-xgboost jar包可以用于将xgboost模型转换为PMML文件。
     
  • jpmml-xgboost-executable-1.3-SNAPSHOT.jar
    优质
    jpmml-xgboost-executable-1.3-SNAPSHOT.jar是一款用于将XGBoost模型转换为PMML格式并执行预测任务的Java库，适用于数据科学项目中的机器学习模型部署。 jpmml-xgboost-executable-1.3-SNAPSHOT.jar文件用于将模型文件转换为PMML文件。
     
  • XGBoost参数调整
    优质
    简介：本文将深入探讨如何优化和调整XGBoost模型的各项参数，以达到最佳预测性能。涵盖参数选择策略、调优技巧及实战案例分析。 在机器学习领域，XGBoost（Extreme Gradient Boosting）是一种广泛应用的梯度提升框架，以其高效、稳定和准确著称。特别是在风控评分卡和其他预测任务中，对XGBoost进行参数调整是提高模型性能的关键步骤。 本教程将深入探讨如何有效地调参以优化XGBoost模型： 1. **理解核心概念** - **梯度提升（Gradient Boosting）**：XGBoost基于这一算法实现，通过迭代构建弱预测器并逐步改进整体预测效果。 - **损失函数（Loss Function）**：选择合适的损失函数对模型性能至关重要。根据任务类型可以选择均方误差、对数损失或二元交叉熵等不同的损失函数。 - **决策树（Decision Tree）**：XGBoost使用决策树作为基础模型，通过调整如树木数量、深度和叶子节点的参数来优化模型。 2. **主要调参参数** - **n_estimators（棵数）**：决定提升树的数量。增加此值可以提高复杂度，但需注意防止过拟合。 - **max_depth（最大深度）**：限制每棵树的最大深度以避免过拟合问题。更深的树可能更复杂且训练时间也会相应增长。 - **learning_rate（学习率）**：每次迭代更新权重的比例大小。较小的学习率可以降低过拟合的风险，但需要更多的迭代次数。 - **min_child_weight（最小叶节点权重）**：控制决策树的增长过程，较大的值会抑制模型复杂度并防止过拟合现象的发生。 - **gamma（剪枝阈值）**：用于提前停止树的生长。如果一个内部节点的增益低于设定的gamma，则不会分裂这个节点。 - **colsample_bytree（列采样率）** 和 **subsample（行采样率）**：随机选取部分特征或样本进行训练，有助于减少过拟合并提高模型泛化能力。 - **reg_alpha（L1正则化项）** 和 **reg_lambda（L2正则化项）**：用于控制模型复杂度，并帮助防止过拟合。 3. **调参策略** - 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是常用的参数调整方法。 - 结合早停机制与交叉验证可以进一步提升效率并减少计算资源消耗，同时避免过拟合或欠拟合现象的发生。 4. **注意事项**： 数据预处理（如缺失值填充、特征缩放）、模型复杂度和训练时间之间的权衡以及确保调参过程中保持良好的模型解释性都是需要关注的重要方面。 5. **实践应用** - 在风控评分卡中，XGBoost的参数调整有助于更准确地预测违约概率，并提高风险管理效率； - XGBoost在推荐系统、医疗诊断和自然语言处理等领域也有广泛的应用前景。 通过上述详细讲解可以看出，对XGBoost进行有效的调参是一项涉及多个层面的工作。除了了解各个参数的具体作用外，还需要掌握恰当的调整方法并结合具体问题来优化模型性能。希望本教程能够帮助你在机器学习及风控评分卡的实际应用中更好地使用XGBoost技术。
     
  • xgboost-1.7.5-py3-none-win_amd64
    优质
    这是一款针对Windows AMD64平台的Python绑定版本的XGBoost机器学习库，具体版本为1.7.5。 大佬文章提到的资源较难下载，在这里提供一下方便大家获取：需要从提供的链接下载wheel file文件（该过程较为复杂且需要外网环境），有条件者可以尝试完成。需要注意的是，工具箱中调用的是特定版本的whl文件。对于Windows 64位系统来说，请确保下载后缀为win_amd64的文件；同时请注意，使用哪个具体版本并不严格受限于1.10版，也可以选择其他如1.7.5这样的版本来替代。
     
  • xgboost-1.4.2-cp39-cp39-windows_amd64
    优质
    这是一个Windows AMD64架构下的xgboost 1.4.2版本安装包，适用于Python 3.9环境。 xgboost-1.4.2-cp39-cp39-win_amd64