XGBoost

XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) 即极端梯度提升。是一个优化的分布式梯度提升库，旨在高效、灵活和可移植。它在Gradient Boosting框架下实现机器学习算法。

虽然 XGBoost 模型通常比单个决策树获得更高的准确性，但它牺牲了决策树的内在可解释性。例如，遵循决策树做出决策所采用的路径是微不足道且不言自明的，但遵循数百或数千棵树的路径则要困难得多。