2018-11-05
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xgboost
这是一个近年来出现在各大比赛的大杀器，夺冠选手很大部分都使用了它。
高准确率高效率高并发，支持自定义损失函数，既可以用来分类又可以用来回归
可以像随机森林一样输出特征重要性，因为速度快，适合作为高维特征选择的一大利器
在目标函数中加入正则项，控制了模型的复杂程度，可以避免过拟合
支持列抽样，也就是随机选择特征，增强了模型的稳定性
对缺失值不敏感，可以学习到包含缺失值的特征的分裂方向
另外一个广受欢迎的原因是支持并行，速度杠杠的
用的好，你会发现他的全部都是优点
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