XGBoost三部曲：XGBoost参数详解

之前已经介绍了XGBoost三部曲：XGBoost原理。本文详细介绍XGBoost参数，让大家在使用XGBoost的过程中能得心应手。后续会更新XGBoost实战，敬请期待。

一、核心概念回顾

  
集成学习：通过构建并结合多个机器学习模型来改善模型的性能。通过训练多个模型，并将它们的预测结果进行某种方式的结合，通常可以得到比单一模型更好的预测结果。
  
Bagging：是Bootstrap Aggregating的缩写，是一种通过结合多个模型的预测结果来减少模型方差的方法。在Bagging中，每个模型都是在原始数据集的随机子集上进行训练的，这些随机子集是通过有放回的抽样得到的。然后，所有模型的预测结果通过投票（对于分类问题）或平均（对于回归问题）的方式进行结合，典型的代表是随机森林。
  
Boosting：基本思想是三个臭皮匠赛过诸葛亮。算法思路是采用串行的方式训练基分类器，每一层在训练时，给前一层基分类器分错的样本更高的权重，最后把各层分类器的结果层层加权叠加得到最终的结果。
  
GBDT：是Gradient Boosting Decision Tree的缩写，是一种基于决策树的集成学习算法，也是一种迭代式的boosting算法。基本原理是迭代地训练决策树，每次训练都基于之前训练结果来进行优化。训练过程基于梯度下降的思想，使用了加法模型和函数优化方法。
  
XGBoost ：是eXtreme Gradient Bo