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xgb用python写的时候基分类器可以换别的么

目前做二分类预测xgboost是效果最好的分类器，在kaggle等数据挖掘竞赛上的表现从未令人失望过。喜欢R的朋友可以直接在CRAN上下载xgboost包（install.pakages(‘xgboost’)）。

Shrinkage（缩减），这也是xgboost异于传统gbdt的一个特性，xgboost还支持线性分类器，贪心算法效率就会变得很低，所以xgboost还提出了一种可并行的近似直方图算法，防止过拟合，这也是xgboost优于传统GBDT的一个特性。

误差值=真实值-计算值分类器预测器是转换输入和输出之间的关系，分类器是将两类事物划分开，只是预测器的目的是找到输出在直线上，分类器是找到输出分为两类各在直线的上下方。

这里是直接对模型的函数进行更新，利用了参数可加性推广到函数空间。

Numpy和Scipy常常结合着使用，Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块，绘图和可视化依赖于matplotlib模块，matplotlib的风格与matlab类似。

为什么在python中使用xgboost时候,需要指明wrapper文件夹的所在_百度...

1、然后右键重新生成解决方案，当在输出窗口出现成功字样后，就表示xgboost的C++版本安装成功了。打开cmd，进入到xgboost的python-package目录下，我的是这个路径：F：\Program Files\annoconda\xgboost-master\python-package。

2、XGBoost可以加载libsvm格式的文本数据，加载的数据格式可以为Numpy的二维数组和XGBoost的二进制的缓存文件。加载的数据存储在对象DMatrix中。

3、逐个build；然后会生成dll，这个就是xgboost库(xgboost_wrapper.dll）拷贝带python-package/xgboost目录下；然后再在python-package目录下进行python setup.py install。安装。

4、一，下载已经编译好的xgboost，下载链接点我。二，解压它，把整个xgboost文件复制到“你的python目录\Lib\site-packages”路径下。

5、如果已经你在安装python的时候已经同时安装了pip（默认安装），那只需要打开命令行，运行pip install xgboost 然后就会自动安装。