XGBoost,即eXtremeGradientBoosting的缩写,是一种基于决策树(DecisionTree)的梯度提升(GradientBoosting)算法,XGBoost可以高效处理海量数据,并且可以更好地拟合出模型,XGBoost可以自动识别非结构化数据和结构化数据,并可以合理处理异常值。它有一些优势:自适应学习,并行计算,高精度,抗噪声,自动特征选择等。由于其卓越的性能,XGBoost目前是Kaggle竞赛中最受欢迎的机器学习算法之一,被广泛应用在金融领域、推荐系统、物体检测等机器学习领域。