import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv('data.csv')
#label
label = df.ix[:,[0]]
features = df.ix[:,[1,2,3,4,5]]
#分训练集测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, label, test_size=0.2, random_state=3)

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.metrics import accuracy_score
from xgboost import XGBClassifier
from xgboost import plot_importance
from sklearn import metrics
model = XGBClassifier(learning_rate=0.01,
                      n_estimators=10,           # 树的个数-10棵树建立xgboost
                      max_depth=4,               # 树的深度
                      min_child_weight = 1,      # 叶子节点最小权重
                      gamma=0.,                  # 惩罚项中叶子结点个数前的参数
                      subsample=1,               # 所有样本建立决策树
                      colsample_btree=1,         # 所有特征建立决策树
                      scale_pos_weight=1,        # 解决样本个数不平衡的问题
                      random_state=27,           # 随机数
                      slient = 0
model.fit(X_train,
          y_train)

一、概述如果你的预测 模型 表现得有些不尽如人意，那就用 XGBoost 吧。 XGBoost 算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据。 构造一个 使用 XGBoost 的 模型 十分简单。但是，提高这个 模型 的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结)。这个算法 使用 了好几个参数。所以为了提高 模型 的表现，参数的调整十分必要。在解决实际问题的时候，有些问题是很难回答的——你需要

这篇应该是你见过的讲 xgboost 的文章里最细的。 首先需要介绍GBDT，它是一种基于boosting增强策略的加法 模型 ， 训练 的时候采用前向分布算法进行贪婪的学习，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前 t-1 棵树的预测结果与 训练 样本真实值的残差。 在核心思想不变的情况下， XGBoost 对GBDT进行了一系列优化，主要是损失函数进行了二阶泰勒展开，另外还有目标函数加入正则项、支持并行和...

以回归任务为例，首先导入包 from xgboost import XGBRegressor as XGBR # Implementation of the scikit-learn API for XGBoost regression n_estimators: 通过画出n_estimator的学习曲线，这里得出几个重要的结论： 首先，XGB中的树的数量决定了 模型 的学习能力，树的数量越多， 模型 的学习能力越强。只要XGB中树的数量足够了，即便只有很少的数据， 模型 也能够学到 训练 数据100%的信息，所以X

1.什么是 XGBoost ？   GBDT，它是一种基于boosting增强策略的加法 模型 ， 训练 的时候采用前向分布算法进行贪婪的学习，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前 t−1t-1t−1 棵树的预测结果与 训练 样本真实值的残差。 XGBoost 对GBDT进行了一系列优化，比如损失函数进行了二阶泰勒展开、目标函数加入正则项、支持并行和默认缺失值处理等，在可扩展性和 训练 速度上有了巨大的提升，但其核心思想没有大的变化。 2. XGBoost 的核心原理 2.1 如何构造目标函数？   对于一个给定有 nnn 个样本和

xgboost 是一种集成分类器（弱分类器）， xgboost 是基于提升树的。提升树：简单说，就是一个 模型 表现不好，我继续按照原来 模型 表现不好的那部分 训练 第二个 模型 ，依次类推。形象的比喻就是： 做题的时候，第一个人做一遍得到一个分数，第二个人去做第一个人做错的题目，第三个人去做第二个人做错的题目，以此类推，不停的去拟合从而可以使整张试卷分数可以得到100分（极端情况）。把这个比喻替换到 模型 来说，就是真实值为100，第一个 模型 预测为90，差10分，第二个 模型 以10为目标值去 训练 并预测，预测值为7，差三分，第三个

一. Xgboost 简介 1. Xgboost 是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包之一，比常见的工具包快10倍以上，他是GB方法里的完全加强版本，也是基于残差优化的算法，希望建立K个回归树，使得树群的预测值尽量接近真实值（准确率）而且有尽量大的泛化能力。 2. Xgboost 相对于GBDT的优点：         （1）传统GBDT以CA...

sklearn 中也集成了 XGBoost 的 模型 ， 使用 起来比较简单。下面是一个 使用 sklearn 中 XGBoost 进行分类的Python代码示例： ```python import xgboost as xgb from sklearn .datasets import load_breast_cancer from sklearn .model_selection import train_test_split from sklearn .metrics import accuracy_score # 加载数据集 data = load_breast_cancer() X, y = data.data, data.target # 划分 训练 集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义 模型 参数 params = {'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'logloss'} # 训练 模型 num_rounds = 100 dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train) bst = xgb.train(params, dtrain, num_rounds) # 进行预测 dtest = xgb.DMatrix(X_test) preds = bst.predict(dtest) # 输出预测结果 predictions = [round(value) for value in preds] accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0)) 解释一下代码： 1. 首先导入 XGBoost 库、 sklearn 库中的load_breast_cancer、train_test_split和accuracy_score函数。 2. 使用 load_breast_cancer函数加载乳腺癌数据集，这是一个二分类问题。 3. 使用 train_test_split函数将数据集划分为 训练 集和测试集，其中测试集占比为20%。 4. 定义 模型 参数，这里 使用 了二分类任务的目标函数和评估指标。 5. 使用 训练 数据和 模型 参数 训练 模型 ，其中将 训练 数据和标签转换为DMatrix格式。 6. 准备测试数据，这里 使用 测试集数据进行预测，同样需要将测试数据转换为DMatrix格式。 7. 使用 训练 好的 模型 对测试数据进行预测。 8. 输出预测结果，并 使用 accuracy_score函数计算 模型 的准确率，以评估 模型 的预测效果。 需要注意的是， sklearn 中的 XGBoost 使用 方法与原生的 XGBoost 库略有不同，但是由于 使用 了 sklearn 的接口，因此在 使用 过程中可以充分利用 sklearn 的其他功能，比如GridSearchCV进行参数调优等。