xgboost. Теория и практика

• 1. Установка пакета xgboost
• 2. Градиентный бустинг: принцип метода и особенности реализации в xgboost
• 3. Использование xgboost совместно с caret
• 4. xgb.train: формат исходных данных и параметры модели
• 5. xgboost и Random Forest
• 6. Пользовательские функции потерь и метрики качества
• 7. Производительность
• Литература