优化速度和性能的算法
什么是机器学习？
机器学习是一种从数据中学习模式并进行预测的技术。机器学习算法的实现是基于数据的。随着时间的推移，我们看到算法的演变，某些算法如支持向量机（SVM）、随机森林或梯度提升在各种类型的数据上都能取得更好的结果。
然而，这些算法在过度拟合和可扩展性方面仍然存在一些缺点，直接影响模型的速度和性能。为了克服这些问题，研究人员在梯度提升算法的基础上引入了XGBoost库来提高速度和性能。
为什么研究人员选择梯度提升？
- 它非常灵活，可以用于任何类型的问题，如回归、分类、排名甚至自定义问题，因为它灵活选择任何损失函数，但是它必须是可微分的。
- 它鲁棒性强，性能优于其他算法。
研究人员主要关注以下三个领域：
- 灵活性
- 速度
- 性能
我们将尝试根据上述三点有效地理解XGBoost。
灵活性
该算法的灵活性主要关注它对每一位机器学习爱好者的可达性。
- 跨平台：XGBoost模型可在任何操作系统上使用，例如Linux、Windows和Mac。
- 多语言支持：研究人员为XGBoost创建了其他语言的包装器，以减少系统设计的需求，如Java、Ruby、Python、R、Scala等。
- 与库和工具的集成：它与模型开发的不同阶段非常兼容。
- 模型构建：它与numpy、pandas、scikit learn等兼容。
- 分布式计算：它与spark、pyspark、Dask等兼容。
- 模型可解释性：它…