独家 | XGBoost介绍:用监督学习来预测期望寿命

  1. 云栖社区>
  2. 数据派THU>
  3. 博客>
  4. 正文

独家 | XGBoost介绍:用监督学习来预测期望寿命

初商 2019-08-26 23:31:13 浏览384
展开阅读全文

作者:Luciano Strika

文章来源:微信公众号 数据派THU

翻译:吴振东

校对:车前子

本文约4000字,建议阅读14分钟。


本文将介绍XGBoost的定义,并利用这一模型对人类指数官方数据集进行回归预测。

image.png

一座漂亮的森林,是如此的随机!来源:Pixabay

今天我们将会用XGBoost提升树对人类发展指数官方数据集进行回归预测。XGBoost是一种可以使用提升树进行多核并行训练的框架。今天我们将用XGBoost提升树对人类发展指数官方数据集进行回归预测。谁说监督学习全都是针对分类问题的?

XGBoost:是什么?

XGBoost是一种Python框架,它可以让我们使用提升树进行多核并行训练。在R语言中同样可以使用XGBoost,但在这里我们不多做介绍。

任务:回归

提升树是一种针对回归的机器学习模型。这意味着给模型输入集和数值标签,模型可

网友评论

登录后评论
0/500
评论
初商
+ 关注
所属云栖号: 数据派THU