XGboostアルゴリズム
XGBoost GBDTアルゴリズムが改良され、統合され、共通のアルゴリズムを教師あり学習であり、簡単なモデルを構築する並列アルゴリズムをGradientBoosting、スケーラビリティ強いの一種です。
原理は：緑色のボックスに示すように、GBDTに基づいて目的関数にペナルティ項を追加します。モデルの複雑さと葉の数を減らすために、それによって、過剰適合、便宜上ガイドの半分を防止する、ツリー・モデルの制限のリーフノードの値をノード。tは木の木の数である、OBJ機能の喪失に
一般的な手順：機能の増分損失で、分類ツリーのための新たな基準を与え、オーバーフィッティング、二次のテイラー展開式を防ぎます。
目的：トンの最初の部分を見つけるためには、ツリーを構築する方法であります
だから、私たちの期待は、ツリーの機能とtの作品の唯一の損失が関係を持っているということです
XGBoost公式サイト：のhttp：//xgboost.readthedocs.io。
Pythonの、R、ジャワ、スカラ座、C ++など：XGBoostは、開発言語をサポートしていました。
設備A：Githubの上でソースコードをコンパイルし、参照http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html
インストール第二の方法：インストールするWHLファイルのPythonは、Pythonのバージョン3.5または3.6が必要です。ダウンロードリンクします。https：//www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost、インストールコマンド：pipinstallf：/// xgboost-0.7-cp36-cp36m-win_amd64.whl
インストールIII：PIPをインストールするには、直接コマンド：PIPがxgboostをインストール