XGBoost-参数调优
简介
如果你的预测建模表现的不尽人意，请使用XGBoost。 XGBoost算法已经成为许多数据科学家的终极武器。这是一个非常复杂的算法，足以处理各种不规则的数据。
XGBoost算法是梯度提升算法（GBM）的改进版，使用XGBoost构建
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模型偏差与方差
模型偏差（Bias）和方差（Variance）的权衡对模型的整体性能至关重要。 模型目标函数包含下面两项：
Bias（偏差）描述的是预测值的期望与真实值之间的差距，针对的是单个模型，偏差越大，越偏离真实数据，刻画得是模型的拟合能力。
Va
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教学示例文档
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