张小明
前端开发工程师
XGboost的算法，他开源，并且容易实现，
这个是随机森林的算法，首先放回抽样，有一个新的数据集，然后构造新的决策树，
然后循环
循环一次
循环两次
循环三次
然后后面就不一样的，后面要刻意的练习，可以的抽取之前预测的不好的例子这样去构建决策树
就是刻意练习，抽取预测错的部分，然后反复练习这些小的部分，
之前是随机抽取一个小样本，然后构建树
这样循环几次之后，有一些数据预测的不对，就针对这些数据去构建决策树，针对性的训练
实现的方式有XGbost,他代表极端梯度提升，是一个非常快速且高效的提升树的开源实现，
而且还提供了良好的分割标准，和停止分割标准，
XGBOST的创新之处是内置了正则化，防止过拟合，
xGBOST为不同的训练样本分配了权重，因为他不需要生成大量的随机样本，
这使得他比采集替换样本更加的高效，
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