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我已经了解了 XGBoost 的使用，我知道这是一个业余问题
XGBoost是否可以像LASSO一样用于变量消除和选择目的，或者我们需要先使用LASSO消除变量，最后使用XGBoost进行预测？
最佳答案
XGBoost 对于存在冗余变量(特征)的预测非常有效。由于底层梯度增强算法本身是 robust to multi-collinearity 。
但强烈建议从用于训练任何所选算法(无论是 LASSO 还是 XGBoost)的任何数据集中删除(设计)任何冗余特征。
此外，您可以使用 Ensemble learning. 组合这两种方法
关于r - XGBoost 对于变量选择有效吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56865981/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！