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文章目录一瞥一、集成算法思想二、XGBoost基本思想三、MacOS安装XGBoost四、用python实现XGBoost算法五、xgboost的优化：六、xgboost的优势：1、正则化2、并行处理3、高度的灵活性4、缺失值处理5、剪枝6、内置交叉验证7、在已有的模型基础上继续七、常用API 介绍1.数据接口 Data Interface2. 参数设置Setting Parameters3.开始训练Training 保存模型4.提前停止Early Stopping5.预测Prediction 使用早停进行预测6.绘图Plotting八、代码实践 在竞赛题中经常会用到XGBoost算法，用这个

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失衡-Xgboost 该软件包含二进制分类问题中Xgboost [2]（<\ url> ）的加权损失和焦点损失[1]实现的代码。 我们使用加权和失焦函数的主要原因是为了解决标签不平衡数据的问题。 原始的Xgboost程序提供了一种简便的方法来自定义损失函数，但是将需要计算一阶和二阶导数来实现它们。 该软件的主要贡献是渐变的推导及其实现。 软件更新 版本0.8.1：软件包现在支持提前停止，您可以在初始化对象时通过early_stopping_rounds进行指定。 版本通知 从Imbalance-XGBoost的0.7.0版开始，开始支持更高版本的XGBoost，并删除了对0.4a30之前的版本（XGBoost> = 0.4a30）的支持。 这与XGBoost <= 0.4a30的先前要求相矛盾。 请相应选择适合您系统的版本。 从版本0.8.1开始，该软件包现在要求xgboost具有>

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