XGBoost 教程
什么是XGBoost?
XGBoost(极端梯度提升)是一种优化的分布式梯度提升工具包，它以高效且可扩展的方式训练机器学习模型。它是一种集成学习的形式，结合了几个弱模型的预测以产生更稳健的预测。XGBoost 代表"极端梯度提升"，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)中实现尖端性能，已成为最流行和广泛使用的机器学习算法之一。
XGBoost 因其能够很好地处理缺失值而脱颖而出。此功能有助于它处理包含缺失值的实际数据，而无需进行复杂的预处理。此外，XGBoost 允许并行处理，这使得在大型数据集上有效地训练模型成为可能。
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所有 Kaggle 结构化数据挑战。在这些比赛中，公司和研究人员提交数据，统计人员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 目前有 Java、Scala、Julia、Perl 和其他几种语言的软件包实现。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软件包集成，例如 Python 的 scikit-learn 和 R 的 caret。此外，XGBoost 还与 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模型。
准确性:它是许多数据科学竞赛中的强大竞争对手，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)。它可以很好地与许多不同类型的数据源配合使用。
广泛使用: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 可用于各种应用程序。
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例子。
回归任务:除其他事项外，回归任务包括确定股票价格和房屋价值。
排名:搜索结果的顺序由搜索引擎使用排名确定。
功能工程:XGBoost 可以帮助识别数据集中最重要的变量或特征。
受众
XGBoost 适用于寻求快速直接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、学生和业务分析师。它是一种用于监督学习任务的强大且流行的机器学习方法。
先决条件
要有效学习和使用 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 经常在这些语言中使用。
您应该了解分类、监督学习、交叉验证、回归和过度拟合等概念。
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。
对增强技术有基本的了解，主要是梯度增强，这是 XGBoost 的基础。
有关 XGBoost 的常见问题
关于 XGBoost 有一些非常常见问题 (FAQ)，本节尝试简要回答它们。
XGBoost 的基本思想是将许多小的简单模型组合起来，以创建一个强大的模型。XGBoost 使用一种称为"boosting"的技术。Boosting 一次将多个小决策树或其他简单模型组合在一起。每个新模型都试图解决之前模型的缺点。
由于其复杂性，XGBoost 可能难以理解。XGBoost 中的大量超参数可能导致训练速度变慢。如果未正确调整 XGBoost，则可能会发生过度拟合。由于内存需求，不建议低端 PC 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过程中学习的。
当测试准确率低而训练准确率高时，通常会出现过度拟合问题。总体来说，XGBoost 提供了两种方法来处理过拟合问题 −
第一种方法是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将随机性纳入其中。
不，如果您了解机器学习的一些基本原理，理解 XGBoost 并不难。它有许多有用的功能，不过您可以从基本功能开始。有了一定的经验，你就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、更准确，因为它使用了高级错误减少测试。它适用于大数据集，可以处理缺失数据。因此，它是许多数据科学家的热门选择。
在 XGBoost 开始工作之前，需要设置三种类型的参数:常规参数、增强器参数和任务参数。学习环境由学习挑战的参数定义。例如，可以使用不同的参数进行回归和排名任务。
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。它是具有并行树提升的最佳机器学习软件，适用于回归、分类和排名问题。
