XGBoost是处理不同类型表格数据的最著名的算法，LightGBM 和Catboost也是为了修改他的缺陷而发布的。9月12日XGBoost发布了新的2.0版，本文除了介绍让XGBoost的完整历史以外，还将介绍新机制和更新。 这是一篇很长的文章，因为我们首先从梯度增强决策树开始。

导语：XGBoost是在有效解决分类和回归问题的一种梯度提升方法。本文将探索如何为时间序列预测开发一个XGBoost模型。 XGBoost是在有效解决分类和回归问题的一种梯度提升方法。 在广泛的预测模型任务中，它快且有效，性能好。它在诸如Kaggle等数据科学竞赛的 ...

本文介绍了一种使用XGBoost机器学习方法来筛选具有高转化潜力的客户群体的策略。通过实例分析，我们展示了如何利用XGBoost模型进行特征选择，以及如何根据这些特征设计精准的营销活动，显著提高营销效果和业务收益。 一、应用场景 在营销活动名单下发以及 ...

陈天奇介绍Xgboost原理的PPT，用于学习xgboost原理。 XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。 它在 Gradient Boosting 框架下实现机器学习算法。XGBoost提供并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题。相同的代码 ...

在巴基斯坦开伯尔 - 普赫图赫瓦省（KP），利什曼病感染流行率上升，预测面临挑战。研究人员利用混合 ANN-XGBoost 模型评估 4 个高流行区的感染情况并预测未来发病率。结果显示该模型预测准确性高，预计 2025 年 12 月每月新增 1017 例。这为疾病防控提供依据。

【摘要】自2014年我国债券市场首例违约事件发生以来，债券违约屡见不鲜。本文以2014-2022年发行的公司债、企业债和中期票据为研究对象，选取财务指标与非财务指标，搭建了基于机器学习算法SMOTETomek-GWO-XGBoost的债券违约风险预警模型。结果表明：①与其他 ...

为解决快速城市化背景下生态系统服务价值（ESV）与景观生态风险（LER）的协同管理问题，研究人员以成都为案例，结合XGBoost-SHAP模型构建了集成生态分区框架。研究揭示了ESV“西北高-中心低”与LER“西北-中心低、东南高”的空间分异规律，提出四类功能分区 ...