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使用XGBOOST进行机器学习实验报告讲述
使用 XGBOOST 进行大数据机器学习 ;1.BOOSTING方法的起源，背景与当前发展状况。;2.XGBOOST的介绍;3.安装与配置（WINDOWS）： ;4.设计实验，并使用XGBOOST进行实验。;1. 读取数据，观察数据特征，发现可能有常量列和重复列。
2. 消除常量列，29 列数据被删除，这些属性值可能是永远为 0，或者永远为 1。
3. 消除重复列，数据中只有两列重复。
4. 首先使用随机森林进行训练，训练的目标不是得到最终结果，而是期望得到每个属性 特征的重要性，为我们后面进行特征选择做准备。
5. 将重要性1e-5 的列选择出来，最终剩余 193 列数据。
6. 我们在 193 维度下进行预测，构建 xgboost 分类器，设置基本分类器数目为 110，使 用 auc 度量指标;为了直观的观察各个特征，我们画出了特征的重要性分布图，可以发现，大部分特征的 重要性是很低的，只有少数特征在决策中起到了重要的作用：; ???上大部分属性的重要性集中在很小的一个范围内，我们将这个范围展开画出图形：;5.实验核心代码（#后面是注释）。;6.总结与分析。
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