超级女王XGBoost到底“绝”在哪里？(12)
每当NIPS/ICML/KDD等顶级会议上一有新的算法被提出 ， 最忙活的可能就是数据科学家了 。 数据科学家们必须测试所有可能的数据算法 ， 以保证最终选择的算法是最佳的 。 此外 ， 选择正确的算法还远远不够 ， 还必须通过不断调整超参数 ， 正确对算法数据集进行配置 。
此外 ， 如何选择最佳的算法还有其他几个值得考虑的因素 ， 例如算法的计算复杂度、可解释性以及实现的难易程度 。 而这正是机器学习开始从科学走向艺术的时刻 。
历史的车轮总是在不断向前滚动 。 XGBoost的铁王座早就被许多人觊觎垂涎 ， 开发一个优于XGBoost的更强大的模型框架只是时间上的早晚问题 。
然而 ， 在强大的挑战者出现之前 ， XGBoost将继续统治机器学习的世界！
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