作者：熊先明，腾讯 CDG 应用研究员 XGBoost 是一种经典的集成式提升算法框架，具有训练效率高、预测效果好、可控参数多、使用方便等特性，是大数据分析领域的一柄利器。在实际业务中，XGBoost 经常被运用于用户行为预判、用户标签预测、用户信用评分等项目中。XGBoost 算法框架涉及到比较多 ....

来源：爱奇艺技术产品团队为弥补目前社区在生产环境可用的支持 GBDT 模型、GBDT+FM 二分类模型及 GBDT+FM 多分类模型部署的推理系统的空白，爱奇艺设计开发了灵活、高性能的 XGBoost

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来自 http://cos.name/2015/03/xgboost/ 本文作者：何通，加拿大Simon Fraser University计算机学院研究生，研究兴趣为数据挖掘和生…

Xgboost相对于线性模型在进行预测时往往有更好的精度，但是同时也失去了线性模型的可解释性。所以Xgboost通常被认为是黑箱模型。 2017年，Lundberg和Lee的论文提…

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本文主要参考Battle of the Boosting Algos: LGB, XGB, Catboost，结果与原文有出入。 文章目录 1. 对比标准 1.1 数据集 1.2 …

Xgbfi 用于训练好的xgboost模型分析对应特征的重要性，当然你也可以使用fmap来观察 What is Xgbfi? Xgbfi is a XGBoost model du…

GBDT提升树与XGBoost树 相比于经典的GBDT，xgboost做了一些改进，从而在效果和性能上有明显的提升，在这里，通过整理了一些资料，总结了一下： 第一，GBDT将目标函…