研究生建模比赛-数据处理、XGBOOST、随机森林、相关性检测代码

机器学习，XGBOOST论文，陈天奇.

失衡-Xgboost 该软件包含二进制分类问题中Xgboost [2]（<\ url> ）的加权损失和焦点损失[1]实现的代码。 我们使用加权和失焦函数的主要原因是为了解决标签不平衡数据的问题。 原始的Xgboost程序提供了一种简便的方法来自定义损失函数，但是将需要计算一阶和二阶导数来实现它们。 该软件的主要贡献是渐变的推导及其实现。 软件更新 版本0.8.1：软件包现在支持提前停止，您可以在初始化对象时通过early_stopping_rounds进行指定。 版本通知 从Imbalance-XGBoost的0.7.0版开始，开始支持更高版本的XGBoost，并删除了对0.4a30之前的版本（XGBoost> = 0.4a30）的支持。 这与XGBoost <= 0.4a30的先前要求相矛盾。 请相应选择适合您系统的版本。 从版本0.8.1开始，该软件包现在要求xgboost具有>

XGboost测试用例

乳腺癌检测应用 使用机器学习XGBoost分类器的乳腺癌检测应用程序

Python数据分析与机器学习-Xgboost集成算法 Python数据分析与机器学习-Xgboost集成算法

运行到python setup.py install时 出现.......Cannot find XGBoost Library in the candidate path.................

xgboost.dll，安装过程中缺失的文件，可以下载放在"xgboost/python-package/xgboost/"下，再次使用python setup.py install命令安装就ok了

此文件为python的外部机器学习扩展包xgboost安装文件，可实现较为高效的监督学习算法，方便快捷地建立预测模型。

python集成学习XGboost安装步骤（自己测试确保能安装）