以典型二分类问题为例，详细讲解XGBoost代码实现及应用

为什么要学习XGBoost

[1] https://baike.baidu.com/item/XGBoost/24595189?fr=aladdin
[2] 参考资料：https://xgboost.ai/

XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，能够实现高效，灵活和便携的集成学习方式之一。XGBoost凭借自身超强优势，在众多机器学习比赛和工程应用中脱颖而出，备受广大企业和竞赛咖们的青睐，XGBoost已成为热门的机器学习算法。学习XGBoost的重要参考资料：论文和官方文档。
参考资料：https://xgboost.ai/

XGBoost是集成学习中集大成者，目前机器学习领域最热门的研究方向之一，近年来许多机器学习竞赛的冠军均使用了XGBoost。知网搜索一下XGBoost的论文在最近几年也开始热点研究方向之一。这也是最近自己比较重点关注的机器学习算法，目前也正在考虑融合XGBoost故障诊断的的创新点，自己也将继续深耕。欢迎感兴趣的小伙伴一起交流讨论。

XGBoost的原理

[1] https://baike.baidu.com/item/XGBoost/24595189?fr=aladdin
[2] 参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/83901304

XGBoost 是对梯度提升算法的改进，求解损失函数极值时使用了牛顿法，将损失函数泰勒展开到二阶，另外损失函数中加入了正则化项。训练时的目标函数由两部分构成，第一部分为梯度提升算法损失，第二部分为正则化项。损失函数定义为