本文详细介绍了XGBoost的Python库使用，包括原生API和sklearn风格接口，以及参数调优。重点讲解了XGBoost的参数如booster, n_estimators, objective, max_depth等，并提供了网格搜索调参的例子。"
123239515,9407344,使用Spring Boot和Kubernetes构建RESTful微服务,"['Spring Boot', '微服务', 'Kubernetes', 'REST API', 'DDD']
在XGBoost算法原理小结中，我们讨论了XGBoost的算法原理，这一片我们讨论如何使用XGBoost的Python类库，以及一些重要参数的意义和调参思路。
本文主要参考了XGBoost的Python文档 和 XGBoost的参数文档。
1. XGBoost类库概述
XGBoost除了支持Python外，也支持R，Java等语言。本文关注于Python的XGBoost类库，安装使用"pip install xgboost"即可，目前使用的是XGBoost的0.90版本。XGBoost类库除了支持决策树作为弱学习器外，还支持线性分类器，以及带DropOut的决策树DART，不过通常情况下，我们使用默认的决策树弱学习器即可，本文也只会讨论使用默认决策树弱学习器的XGBoost。
XGBoost有2种Python接口风格。一种是XGBoost自带的原生Python API接口，另一种是sklearn风格的API接口，两者的实现是基本一样的，仅仅有细微的AP
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