XGBoost 2.0:对基于树的方法进行了重大更新
XGBoost是处理不同类型表格数据的最著名的算法，LightGBM 和Catboost也是为了修改他的缺陷而发布的。9月12日XGBoost发布了新的2.0版，本文除了介绍让XGBoost的完整历史以外，还将介绍新机制和更新。
XGBoost超参数调优指南
本文将详细解释XGBoost中十个最常用超参数的介绍，功能和值范围，及如何使用Optuna进行超参数调优。
梯度提升算法决策过程的逐步可视化
梯度提升算法是最常用的集成机器学习技术之一，在这篇文章中，我们将从头开始构建一个梯度增强模型并将其可视化。
XGBoost和LightGBM时间序列预测对比
XGBoost和LightGBM都是目前非常流行的基于决策树的机器学习模型，它们都有着高效的性能表现，但是在某些情况下，它们也有着不同的特点。
机器学习分类算法之XGBoost（集成学习算法）
目录走进XGBoost什么是XGBoost？XGBoost树的定义XGBoost核心算法正则项：树的复杂程度XGBoost与GBDT有什么不同XGBoost需要注意的点XGBoost重要参数详解调参步骤及思想XGBoost代码案例相关性分析n_estimators（学习曲线）max_depth（学习
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