XGBoost Python 功能演练

这是使用XGBoost Python包的示例集合。

使用 xgboost 与 sklearn 的演示

Demo for using xgboost with sklearn

获取叶节点索引的演示

Demo for obtaining leaf index

此脚本演示如何访问评估指标

This script demonstrate how to access the eval metrics

伽马回归演示

Demo for gamma regression

从预测中提升的演示

Demo for boosting from prediction

通过使用 sklearn 接口访问 xgboost 评估指标的演示

Demo for accessing the xgboost eval metrics by using sklearn interface

使用特征权重改变列采样的演示

Demo for using feature weight to change column sampling

GLM 演示

Demo for GLM

使用树的数量进行预测的演示

Demo for prediction using number of trees

开始使用 XGBoost

Getting started with XGBoost

使用 sklearn 接口的示例集合

Collection of examples for using sklearn interface

使用交叉验证的演示

Demo for using cross validation

开始使用分类数据

Getting started with categorical data

对外部内存的实验性支持

Experimental support for external memory

使用 Quantile DMatrix 的数据迭代器演示

Demo for using data iterator with Quantile DMatrix

使用 process_type 进行 prune 和 refresh 的演示

Demo for using process_type with prune and refresh

使用单个树和模型切片的预测演示

Demo for prediction using individual trees and model slices

使用 xgboost.spark 估计器接口的示例集合

Collection of examples for using xgboost.spark estimator interface

使用 cat_in_the_dat 数据集训练 XGBoost

Train XGBoost with cat_in_the_dat dataset

多输出回归的演示

A demo for multi-output regression

sphx_glr_python_examples_quantile_回归.py

Quantile Regression

训练延续的演示

Demo for training continuation

分类数据的特征工程管道

Feature engineering pipeline for categorical data

使用和定义回调函数的演示

Demo for using and defining callback functions

创建自定义多类目标函数的演示

Demo for creating customized multi-class objective function

开始学习排序

Getting started with learning to rank

定义自定义回归目标和指标的演示

Demo for defining a custom regression objective and metric