XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）全名叫极端梯度提升，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛
本文详细的介绍了XGBoost的切分点算法，内容参考陈天奇博士《XGBoost ：A scalable Tree Boosting System》
我正在尝试将我的xgboost模型对象（0.60版本）适合OOT数据，但始终会出错。我正在使用以下代码行：
<
我想在我的<code>XGBoost</code>项目中包含<code>C++</code>库。这是我遵循的步骤：
<ol>
<li>使用git从<code>GitHub
我正在尝试在我们的HPC集群上运行分布式超参数优化。这段代码在sklearn上运行正常（缓慢），但是使用
我有一个分类问题，我想查看客户端是默认用户还是非默认用户。对我而言，重要的是违约的可能性以
我正在处理数据集，必须做出两个预测，即y的2列，每列也是多类的。
因此，我将XGBoost与MultiOutput Classfi
我正在将xgb api用于python，并尝试执行xgb.cv时出现以下错误，
<pre><code>param = {'max_depth': 6, 'eta&
我在为xgboost库创建lambda层时遇到麻烦。我正在跑步：
我从这里（<a href="https://github.com/alexeybutyrev/aw
我在为venv 3.8.5安装xgboost时遇到问题。命令<code>pip install xgboost</code>或<code>pip3 install xgboost</code>不起作用
过去我使用XGBoost进行回归时，得到了差异化的预测，但是在此数据集上使用XGBClassifier会导致所有情况下
在<code>xgb.cv</code>函数中（来自库<code>xgboost</code>），选项之一是<code>early_stopping_rounds</code>。此选项的描
由于使用树形时的utf编码错误，我无法使用当前版本的XGBoost，并发现安装XGBoost-1.0.0可以解决此问题。但
我使用xgboost在产品概述页面上对一组产品进行排名。这里的相关标签是根据受欢迎程度，获利能力等给
在本地Jupyter笔记本中运行SageMaker（使用VS Code）可以正常工作，除了尝试使用AWS托管容器训练XGBoost模型
