用手工编写的方式实现XGBoost算法并与其库函数进行对比

简介：
本项目通过手动编码实现了XGBoost算法，并将其与官方库函数进行了性能和准确率上的全面比较分析。 Boosting 方法的主要目标是将弱分类器“提升”为强分类器。通过根据前一个弱分类器的训练效果调整样本分布，并据此训练下一个弱分类器，这一过程不断迭代进行，最终组合一系列弱分类器形成一个强大的集成模型。XGBoost 是一种基于 Boosting 算法的方法，它将许多树模型结合在一起以创建一个非常强效的分类器。 我曾尝试手工实现 XGBoost 算法，并且几乎涵盖了所有核心算法步骤和原理。通过与官方库进行对比测试后发现，手写版本在性能上达到了预期标准，在简单数据集上的表现也基本一致。此外，我还提供了详细的代码注释以及关于 XGBoost 的工作原理的说明。 这个项目还包括了对不同数据集的各种可视化分析，并且所有相关文件和数据都已妥善保存以便查阅。