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一直想把XGBoost和Lightgbm的原理及应用梳理完分享给大家，但是内容有点多，也有些存疑的点在慢慢厘清，这篇文章也是断断续续在整理。今天终于梳理完XGBoost原理啦，希望对大家有帮助。XGBoost算法是一种集成学习算法，属于Boosting类型，通过叠加多个决策树的预测结果得出最终的预测结果。
  
这个算法基于GBDT，对树模型基础知识不了解的小伙伴可以翻看之前的文章：Python中调用sklearn决策树、一文弄懂随机森林的原理和应用、一文弄懂GBDT原理和应用。

  

一、名词解释

  
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。