什么是XGBoost？

GBDT、XGBoost、LightGBM都是在竞赛和工业界使用频繁且经过检验效果非常好的机器学习库，都能有效地应用到分类、回归、排序问题，并且是集成类机器学习算法的典型代表。GBDT是以决策树（CART）为基学习器（Base estimateor）的Gradient Boosting算法，XGBoost扩展和改进了GDBT，XGBoost得益于并行化的处理，其算法运行更快，并且更适合大数据的分布式处理（这可能是它最核心的亮点之一）。另外，由于XGBoost的基学习器除了CART外，还可以用线性分类器，因此其适用的场景更广。除此以外，它在分割点的查找、缺失值或数据稀疏问题处理等方面也做了相对优化，因此XGBoost准确率也相对高一些。该库的安装直接使用!pip install xgboost命令即可，使用import xgboost验证是否成功安装。

资料来源：《Python数据分析与数据化运营（第2版）》，文章链接：https://developer.aliyun.com/article/726313