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| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0部署
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|---|---|
XGBoost  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | Boosting_XGBoost |
| 功能主类别 | 机器学习 |
| 英文缩写 | XGBoost |
| 功能亚类别 | 分类训练器 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | Python |
| 节点简介 | |
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种梯度提升树算法的变体，它在梯度提升树的基础上进行了改进和优化。 XGBoost在各种机器学习竞赛和实际应用中表现优秀，被广泛应用于分类、回归和排名等问题。 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 2个 |
| Output-出口 | 3个 |
| Loop-支持循环 | 否 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | AdaBoost |
| 下一节点 | CatBoost |
算法概述
示例代码-XGBoost分类节点
该节点使用Python编写，调用xgboost包[1]。以下为示例代码：
import xgboost as xgb
# Load Pandas Data
data = np.random.rand(5, 10) # 5 entities, each contains 10 features
label = np.random.randint(2, size=5) # binary target
dtrain = xgb.DMatrix(data, label=label)
num_round = 10
bst = xgb.train(param, dtrain, num_round, evallist)
如果想使用完全代码请参考：https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/python
拟合后，模型可以用于预测样本的类别，可以在通用预测模块实现内外部测试集的预测。
节点使用指南
- 最适用的场景：决策树可用于解决分类问题，其中目标是将数据分为不同的类别或预测数据的类别。
- 处理的数据类型：结局变量为二分类，特征变量大多数为连续型的变量。
变量配置
- 选择特征变量：作为特征进行学习的变量（X），多选。
- 选择目标变量：作为结局的二分类变量（y），单选。
参数配置
- 设置随机数：控制模型的随机性。
- 评估算法：训练中使用的指标。指定的值还决定了要解决的机器学习问题。可选Logloss, 交叉熵, Precision, Recall, F1, MCC。
- 树深：树的最大深度。
- 迭代次数：使用CatBoost解决机器学习问题时可以构建的最大迭代次数。
- 学习率：默认0.1。
注意事项
参考文献
- ↑ Chen, Tianqi; Guestrin, Carlos (2016). "Xgboost: A scalable tree boosting system". In Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. pp. 785–794.
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