XGBoost（二）：R语言实现

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之前在XGBoost（一）：与同类算法的差异对比一文中介绍了Bagging与Boost、AdaBoost与Gradient Boost、GBDT与XGBoost对比，本文我们接着来介绍如何在R中实现XGBoost。

一、XGBoost包

我们可以直接调用R语言的xgboost包中的xgboost()函数实现该算法，xgboost包已经上传到CRAN上，可直接通过install.packages("xgboost")进行安装。下面首先对几个主要参数进行介绍

二、数据预处理

xgboost仅适用于数值型向量，因此在训练模型前需要对数据进行相应的转化操作。另外，为了进一步提升运算效率，xgboost定义了独有的数据类型，方便对数据进行数值化和稀疏化处理，进行数据转换的函数如下

xgb_train <- xgb.DMatrix(train$data, label=train$label)