Will Lin的博客

在analytics vidhya上看到一篇,写的很好。因此打算翻译一下这篇文章，也让自己有更深的印象。具体内容主要翻译文章的关键意思。原文见：http://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/这篇文章按照原文的分节，共分为三个部

昨天想装theano的时候，误删了之前的一些python包，导致xgboost无法使用。索性重新安装了anaconda平台，方便自己后续的使用。 Anaconda是python科学计算的集成。使用起来给人matlab的感觉。并且预装了numpy，scipy，matplotlib,pandas, scikit-learn等多个常用的工具包。 环境：VS2015Win10

本文为kaggle上一位选手分享的xgboost调参经验的翻译。方便对xgboost模型参数的快速调试。原文：https://www.kaggle.com/c/bnp-paribas-cardif-claims-management/forums/t/19083/best-practices-for-parameter-tuning-on-models数据的划分：一般从训练集里划分20%作