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文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器与随机森林分类器（RandomForestClassifier）的区别三、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecision

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全文链接：https://tecdat.cn/?p=34434原文出处：拓端数据部落公众号分析师：ShilinChen离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展。解决方案任务/目标采用分类这一方法构建6种模型对职

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数据集的截图#字段说明#Ind_ID客户ID#Gender性别信息#Car_owner是否有车#Propert_owner是否有房产#Children子女数量#Annual_income年收入#Type_Income收入类型#Education教育程度#Marital_status婚姻状况#Housing_type居住

fromxgboostimportXGBClassifiermodel=XGBClassifier(learning_rate=0.1,max_depth=5,alpha=0.2)model.fit(x_train,y_train)p=model.predict_proba(x_test)m=pd.DataFrame(p)n=m.iloc[:,1:]fromsklearn.metricsimportroc_curvelabel=y_testscore=nfpr,tpr,t

（1）选择较高的学习率，例如learning_rate=0.1，这样可以减少迭代用时。（2）然后对(max_depth,min_child_weight),（3）在第二步确定的基础上调整gamma,（4）subsample,colsample_bytree这些参数进行调整。（5）调整正则化参数lambda,alpha（6）降低学习率，这些参数的合适候选值为：max_depth

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 Datawhale干货 作者：李祖贤 深圳大学，Datawhale高校群成员知乎地址：http://www.zhihu.com/people/meng-di-76-92我今天主要介绍机器学习集成学习方法中三巨头之一的XGBoos

讲得实在行云流水啊，服from: https://cloud.tencent.com/developer/article/1517020XGBoost超详细推导，终于讲明白了！发布于2019-09-3017:59:26阅读 2.3K0 

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