XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一个可扩展、便携且分布式的梯度提升库，用于机器学习中的多种算法，包括但不限于 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）、GBRT（Gradient Boosted Regression Trees）或 GBM（Gradient Boosting Machine）。
XGBoost 的主要特点包括：
高性能：优化的算法实现，使得 XGBoost 在许多机器学习任务中表现出色。
多语言支持：提供了 Python、R、Java、Scala、C++ 等多种语言的接口。
多平台支持：可以在单机上运行，也可以在 Hadoop、Spark、Dask、Flink 和 DataFlow 等分布式系统上运行。
灵活的模型调整：提供了丰富的参数，供用户调整模型以适应不同的数据集和任务。
鲁棒性：对缺失值的处理和利用用户自定义的评估指标。
Apache-2.0 许可证：作为一个开源项目，XGBoost 使用 Apache-2.0 许可证，允许自由使用和修改。
XGBoost 适用于分类、回归和排名等多种机器学习任务，由于其出色的性能和灵活性，已成为业界和学术界广泛使用的机器学习工具之一。
数据统计
数据评估
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