【技术干货】集成算法专题：XGBoost（2022新版）

什么时候全部上传？

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后面分类器还更新嘛[打call]

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想问下在实际应用中，如果xgboost分类分错，该如何对分错的数据进行数据分析呢

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菜菜老师好， 如果我的数据量比较小，实验难以大规模做，大概64个数据，每个数据3个特征，能用 xgboost 进行学习预测吗？

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有没有秋招投数分的小伙伴！一起交流准备啊[给心心][给心心]

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菜菜你好，我想问用xgboost+GPU+大量数据（比如10G）训练随机森林在课程中会不会讲，个人需要，以及如果有个人项目做能咨询老师一些和项目相关的问题么，应该都是比较简单的那种，谢谢

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菜菜你好，XGBoost和GBDT是不是都是拟合目标函数的负梯度？只不过一个是一阶（平方损失函数下相当于残差），一个是二阶（+正则项）的区别呢？期待回复，谢谢！

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菜菜好！我想利用XGBoost预测一经纬度范围内一段时间上的污染物浓度值（已将研究区域网格化，需要获得所有单一网格的污染物浓度预测值，但网格之间我认为应该要存在联系），我不太清楚这是否是一个时间序列分析。之前在sklearn的教程中有看到对日期特征以及地点特征进行预处理（澳大利亚数据集，明天是否下雨），是将其转换成“今天是否下雨”以及“气候”的分类型变量特征。但我的问题应该是一个回归问题，这种情况下数据预处理要怎么操作呢？谢谢！

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菜菜姐最近身体恢复了吗？

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账号搜不到啊这

老师您好，为什么我这个test线往上走啊[笑哭]

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坊间传闻原声代码更好一些？这个传闻貌似是菜菜老师自己说的吧？ 原文：看得出来，无论是从 还是从MSE的角度来看，都是xgb库本身表现更优秀，这也许是由于底层的代码是由不同团队 创造的缘故。随着样本量的逐渐上升，sklearnAPI中调用的结果与xgboost中直接训练的结果会比较相似，如果希望 的话可以分别训练，然后选取泛化误差较小的库。如果可以的话，建议脱离sklearnAPI直接调用xgboost库，因为xgboost库本身的调参要方便许多。

菜菜您好，想问一下用xgb.cv调参，评估函数metrics怎么自定义为宏观召回率呢，想用召回率评估

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pycaret里面集成了xgboost，通过创建模型调用xgboost，和我们自行撰写xgboost代码，跑出来的数据会一样吗

菜菜你好，请问出现UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 18-19: ordinal not in range(128) 这种错误，怎么解决呢[大哭]自学机器算法太难了

菜菜你好 我想问一下 用xgboost进行回归预测 在预测过程中能不能输入一组数据 但是得到多组预测结果呢

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菜菜，技术咨询，我样本量不多，y是不平衡的多分类，我想请教下xgboost能否解决这个问题，需要考虑哪些因素呢，比如推荐看哪个系列视频可能可以解决这个建模问题呢？

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客服不回消息啊消息啊

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