内容：
はじめにXGBoostアルゴリズム
損失関数XGBoostアルゴリズム
XGBoost機能紹介
アルゴリズムの実用化 - クレジットカード詐欺の識別
はじめに1.XGBoostアルゴリズム
XGBoostは、従来のモデルからGBDTは、関数の第一および第二導関数の損失を使用して、GBDTモデルの最適化問題を最初派生技術を解決するアプリケーション、およびXGBoostを進化させているが、また、限り損失として、損失関数をカスタマイズすることができます第一および第二次関数誘導体。
XGBoost GBDTアルゴリズムと比較アルゴリズムが大きくアルゴリズムの動作効率を向上させる、このような並列計算のためのサポートのような他の利点を有する。XGBoostは損失関数に正則化項を追加、モデルの複雑さを制御するために使用され、したがって、モデルを過剰適合防止することができます;ベースモデルをサポートするXGBoost CART添加は、モデルは、線形の基礎をサポートする。XGBoostをランダムフォレストのアイデアに、フィールドサンプリングのため、両方を低減することができる上にフィッティングモデル計算を防止します。
損失関数2.XGBoostアルゴリズム
進化2.1損失関数
3.XGBoost機能紹介
