XGBoost库提供了梯度增强的有效实现，可以将其配置为训练随机森林集成。随机森林是比梯度增强更简单的算法。XGBoost库允许以重新利用和利用库中实现的计算效率来训练随机森林模型的方式来训练模型。在本教程中，您将发现如何使用XGBoost库来开发随机森林集成。完成本教程后，您将知道：XGBoost提供了梯度增强的有效实现，可以将其配置为训练随机森林集成。如何使用XGBoostAPI训练和评估随机森林集成模型以进行分类和回归。如何调整XGBoost随机森林集成模型的超参数。教程概述本教程分为五个部分。他们是：XGBoost的随机森林随机森林的XGBoostAPIXGBoost分类随机森林XGBoost回归随机森林XGBoost随机森林超参数XGBoost的随机森林XGBoost是一个开放源代码库，它提供了梯度增强集成算法的有效实现，该算法简称为ExtremeGradientBoosting或XGBoost。因此，XGBoost指的是项目，库和算法本身。梯度提升是分类和回归预测建模项目的首选算法，因为它通常可以实现最佳性能。梯度提升的问题在于训练模型通常非常慢，并且大型数据集激怒了这个问题。XGBoost通过引入许多技术来极大地加速模型的训练，并常常导致更好的模型整体性能，从而解决了梯度增强的速度问题。您可以在本教程中了解有关XGBoost的更多信息：
XGBoost的实用机器学习简介
