摘要：R语言Xgboost模型教程

本文由菜鸟君提供，旨在教授如何使用R语言进行XGBoost（极端梯度提升）模型的搭建。XGBoost是一种高效的集成学习算法，在众多机器学习竞赛中展示了其卓越的性能。与GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）相比，XGBoost在构建决策树时会考虑树的复杂度，并将所有树的预测结果综合起来，从而提供更准确的预测。

环境准备与数据处理

文章的开始部分介绍了建模前需要安装的R包，包括xgboost、caret和Matrix。接着，文章以鸢尾花数据集为例，展示了如何导入数据，并将数据划分为训练集和测试集，其中80%的数据用作训练集。

想要了解更多内容？

查看原文：R语言 | Xgboost 实战分析代码详解

文章来源：

扫码关注公众号