2019-03-26 22:39:57

docs/xgboost/SUMMARY.md

++   [通过在 Python 中使用 XGBoost 提前停止来避免过度拟合](avoid-overfitting-by-early-stopping-with-xgboost-in-python.md)
++   [如何在 Python 中调优 XGBoost 的多线程支持](best-tune-multithreading-support-xgboost-python.md)
++   [如何配置梯度提升算法](configure-gradient-boosting-algorithm.md)
++   [在 Python 中使用 XGBoost 进行梯度提升的数据准备](data-preparation-gradient-boosting-xgboost-python.md)
++   [如何使用 scikit-learn 在 Python 中开发您的第一个 XGBoost 模型](develop-first-xgboost-model-python-scikit-learn.md)
++   [如何在 Python 中使用 XGBoost 评估梯度提升模型](evaluate-gradient-boosting-models-xgboost-python.md)
++   [在 Python 中使用 XGBoost 的特征重要性和特征选择](feature-importance-and-feature-selection-with-xgboost-in-python.md)
++   [浅谈机器学习的梯度提升算法](gentle-introduction-gradient-boosting-algorithm-machine-learning.md)
++   [应用机器学习的 XGBoost 简介](gentle-introduction-xgboost-applied-machine-learnin.md)
++   [如何在 macOS 上为 Python 安装 XGBoost](install-xgboost-python-macos.md)
++   [如何在 Python 中使用 XGBoost 保存梯度提升模型](save-gradient-boosting-models-xgboost-python.md)
++   [从梯度提升开始，比较 165 个数据集上的 13 种算法](start-with-gradient-boosting.md)
++   [在 Python 中使用 XGBoost 和 scikit-learn 进行随机梯度提升](stochastic-gradient-boosting-xgboost-scikit-learn-python.md)
++   [如何使用 Amazon Web Services 在云中训练 XGBoost 模型](train-xgboost-models-cloud-amazon-web-services.md)
++   [在 Python 中使用 XGBoost 调整梯度提升的学习率](tune-learning-rate-for-gradient-boosting-with-xgboost-in-python.md)
++   [如何在 Python 中使用 XGBoost 调整决策树的数量和大小](tune-number-size-decision-trees-xgboost-python.md)
++   [如何在 Python 中使用 XGBoost 可视化梯度提升决策树](visualize-gradient-boosting-decision-trees-xgboost-python.md)
++   [在 Python 中开始使用 XGBoost 的 7 步迷你课程](xgboost-python-mini-course.md)

docs/xgboost/best-tune-multithreading-support-xgboost-python.md

-# 如何在 Python 中最好地调整 XGBoost 的多线程支持
+# 如何在 Python 中调优 XGBoost 的多线程支持
 
 > 原文： [https://machinelearningmastery.com/best-tune-multithreading-support-xgboost-python/](https://machinelearningmastery.com/best-tune-multithreading-support-xgboost-python/)
 

docs/xgboost/data-preparation-gradient-boosting-xgboost-python.md

-# Python 中使用 XGBoost 进行梯度提升的数据准备
+# 在 Python 中使用 XGBoost 进行梯度提升的数据准备
 
 > 原文： [https://machinelearningmastery.com/data-preparation-gradient-boosting-xgboost-python/](https://machinelearningmastery.com/data-preparation-gradient-boosting-xgboost-python/)
 

docs/xgboost/feature-importance-and-feature-selection-with-xgboost-in-python.md

-# 功能重要性和功能选择使用 Python 中的 XGBoost
+# 在 Python 中使用 XGBoost 的特征重要性和特征选择
 
 > 原文： [https://machinelearningmastery.com/feature-importance-and-feature-selection-with-xgboost-in-python/](https://machinelearningmastery.com/feature-importance-and-feature-selection-with-xgboost-in-python/)
 

docs/xgboost/install-xgboost-python-macos.md

-# 如何在 macOS 上安装 XGBoost for Python
+# 如何在 macOS 上为 Python 安装 XGBoost
 
 > 原文： [https://machinelearningmastery.com/install-xgboost-python-macos/](https://machinelearningmastery.com/install-xgboost-python-macos/)
 

docs/xgboost/stochastic-gradient-boosting-xgboost-scikit-learn-python.md

-# 使用 XGBoost 进行随机梯度提升和 Python 中的 scikit-learn
+# 在 Python 中使用 XGBoost 和 scikit-learn 进行随机梯度提升
 
 > 原文： [https://machinelearningmastery.com/stochastic-gradient-boosting-xgboost-scikit-learn-python/](https://machinelearningmastery.com/stochastic-gradient-boosting-xgboost-scikit-learn-python/)
 

docs/xgboost/visualize-gradient-boosting-decision-trees-xgboost-python.md

-# 如何用 Python 中的 XGBoost 可视化梯度提升决策树
+# 如何在 Python 中使用 XGBoost 可视化梯度提升决策树
 
 > 原文： [https://machinelearningmastery.com/visualize-gradient-boosting-decision-trees-xgboost-python/](https://machinelearningmastery.com/visualize-gradient-boosting-decision-trees-xgboost-python/)