数据处理和分析之分类算法：XGBoost：模型评估与选择

数据处理和分析之分类算法：XGBoost：模型评估与选择

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/2401_87715305/article/details/142624410

XGBoost是一种基于梯度提升决策树的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。本文将详细介绍XGBoost算法的模型评估与选择，并重点讲解数据预处理的关键步骤，包括数据清洗、特征工程和数据集划分。通过本文的学习，读者将能够掌握XGBoost算法的核心原理和实践方法，为实际项目中的数据处理和分析提供有力支持。

数据预处理

数据预处理是机器学习项目中至关重要的第一步，它直接影响模型的性能和预测准确性。在本教程中，我们将深入探讨数据预处理的三个关键方面：数据清洗、特征工程和数据集划分，以确保为XGBoost分类算法提供高质量的数据。

数据清洗

数据清洗涉及识别和纠正数据集中的错误和不一致性。这包括处理缺失值、异常值和重复数据。

处理缺失值

在数据集中，缺失值可能由多种原因造成，如数据收集过程中的错误或遗漏。处理缺失值的方法有多种，包括删除、填充和预测。

示例代码：使用Pandas填充缺失值

import pandas as pd