问向非技术人员解释XGBoost的功能
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Data Science用户

提问于 2019-08-22 09:03:15

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我的任务是向非技术人员解释XGBoost算法的原理(在powerpoint演示文稿中向高层管理人员解释1-2张幻灯片)。

我目前正在研究原始论文：这里用于XGBoost的论文，这里用于Friedmann的原始促进思想。

我给出了一个关于助推原理的简短解释:这个模型是迭代建立的，集中在以前的模型出错的地方。XGBoost利用树的体系结构和工具(拆分、剪枝)来做到这一点。

你对这个简短的描述有什么补充？

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发布于 2019-08-22 13:06:08

xgboost文档附带了一个很好的介绍和示例。如果真的只有几张幻灯片，这可能是一个很好的开始：https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/model.html

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原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/58002

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