手写算法实现xgboost（并与库模型进行比较）
Boosting 方法的主要⽬标是将弱分类器“提升” 为强分类器，根据前⼀个弱分类器的训练效果对样本分布进行调整，再根据新的样本分布训练下⼀个弱分类器，如此迭代，最后将⼀系列弱分类器组合成⼀个强分类器。
XGBoost是boosting算法的其中一种。Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起形成一个强分类器。因为XGBoost是一种提升树模型，所以它是将许多树模型集成在一起，形成一个很强的分类器。
手写xgboost算法，几乎实现xgboost的所有算法，之中有与xgboost库进行比较xgboos的性能和方法，结果是差不多的，达到了预期的要求，简单的数据集也放在了上面。
并且这之中包括详细的注释，也包括了很多有关于xgboost的原理，是我手写xgboost算法之中做的一些记录和笔记，这里面也有对数据集的种种可视化，数据集也在文件里面。
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