MATLAB算法实战应用案例精讲-【回归算法】XGBoost算法（附Java、Python和R语言代码）

目录

前言

xgboost面试过程中几个高频问题

（1）xgboost如何处理缺失值

（2）xgboost使用之前是否需要对数据进行归一化处理 或者 ONEHOT处理?

 （3）XGBoost 在GBM 标准算法基础上做了哪些优化

（4） 为什么XGBoost泰勒二阶展开后效果就比较好呢？

（5）XGBoost为什么可以并行训练？

xgboost与GBDT、LightGBM和深度学习的区别与联系？

1 与GBDT的区别与联系

2 与LightGBM的区别与联系

3 与深度学习的区别与联系

算法原理

回归树

boosting集成学习

xgboost的原理推导

（1）目标函数

（2）损失函数

（3）泰勒展开 

 （4）生成树

 XGboost特点

（1）模型特点

（2）系统特点

（3）算法特点

 XGboost参数解析

（1）XGBoost 参数

（2）Booster参数： 

（3）通用参数： 

（4）学习目标参数： 

  XGboost如何调参

（1） 搭建模型

（2）调参方法

算法特征

算法流程

算法流程图

优缺点

优点

 缺点

应用案例

1.样本不均衡问题处理

（1）Xgboost处理样本不均衡

 （2）pytorch处理样本不均衡

（3）TensorFlow处理样本不均衡

2.印第安人糖尿病

问题描述

Python 代码实现

应用场景

代码实现 

Python

xgboost鸢尾花做分类/回归分析

xgboost代码实现

Java

R语言

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前言

关于xgboost算法的实战应用案例可参见算法实战应用案例精讲-『XGBoost』建模应用详解 | 图解机器学习

XGBoost 是 “Extreme Gradient Boosting”的简称，其中“Gradient Boosting”来源于附录1.Friedman的这篇论文。是由华盛顿大学博士陈天奇创造的一个梯度提升（Gradient Boosting）的开源框架。至今可以算是各种数据比赛中的大杀器，被大家广泛地运用。2015年Kaggle发布的29个获胜方法里有17个用了XGBoost。在这些方案里，有8个仅用了XGBoost，另外的大多