XGBoost是一種經(jīng)過行業(yè)驗(yàn)證的開源軟件庫，為快速高效地處理數(shù)十億數(shù)據(jù)點(diǎn)提供了梯度提升框架。首先，本書在介紹機(jī)器學(xué)習(xí)和XGBoost在scikit-learn中的應(yīng)用后，逐步深入梯度提升背后的理論知識。讀者將學(xué)習(xí)決策樹，并分析在機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境中的裝袋技術(shù)，同時(shí)學(xué)習(xí)拓展到XGBoost的超參數(shù)；并將從零開始構(gòu)建梯度提升模型，將梯度提升擴(kuò)展到大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，同時(shí)通過計(jì)時(shí)器的使用了解速度限制。接著，本書重點(diǎn)探討XGBoost的細(xì)節(jié)，著重于速度提升和通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)導(dǎo)出參數(shù)。通過詳細(xì)案例研究，讀者將練習(xí)使用scikit-learn及原始的Python API構(gòu)建和微調(diào)XGBoost分類器與回歸器；并學(xué)習(xí)如何利用XGBoost的超參數(shù)來提高評分、糾正缺失值、縮放不平衡數(shù)據(jù)集，并微調(diào)備選基學(xué)習(xí)器。最后，讀者將學(xué)習(xí)應(yīng)用高級XGBoost技術(shù)，如構(gòu)建非相關(guān)的集成模型、堆疊模型，并使用稀疏矩陣、定制轉(zhuǎn)換器和管道為行業(yè)部署準(zhǔn)備模型。
本書適合作為高等學(xué)校計(jì)算機(jī)專業(yè)、軟件工程專業(yè)的高年級本科生及研究生教材，同時(shí)適合有一定機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和研究人員閱讀，可為解決復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)問題提供實(shí)用指導(dǎo)。