在回答问题之前， 我们需要澄清一些错误和不准确的信息，并给一个geng清晰的GBDT和XGBoost算法的不一样和优不优良的地方的比比kan，以及怎么用XGBoost进行轻巧松的预测。

GBDT与XGBoost的不一样和优不优良的地方

GBDT : - 优良处: - 准确率高大，性Neng优良。 - 容易于用和说明白。 - 不优良的地方: - 轻巧松过拟合，需要正则化。 - 计算材料需求高大，模型麻烦度高大。

XGBoost : - 优良处: - 在GBDT基础上进行了优化，通常性Nenggeng优良。 - 支持并行计算，训练速度迅速。 - 内存用效率高大。 - 不优良的地方: - 过拟合问题仍然存在需要适当调整参数。 - 算法参数较许多，需要调整以得到Zui佳性Neng。

实际应用场景选择

根据实际应用场景选择合适的算法： - 当追求高大精度和速度时XGBoost通常是geng优良的选择。 - 当数据集较细小或者说明白性hen关键时GBDT兴许geng适合。

XGBoost用示例

python import numpy as np import xgboost as xgb

X = np.array y = np.array

data = xgb.DMatrix

params = { 'objective': 'reg:squarederror', 'max_depth': 3, 'eta': 0.1 }

model = xgb.train

prediction = model.predict)

print

在这玩意儿示例中，我们用了非常轻巧松的数据集。通常，实际应用中的数据集会包含geng许多的特征和geng麻烦的结构。

注意：

• 在上述代码中， max_depth 和 eta 是关键的参数，它们关系到模型的麻烦度和学速率。
• 代码中print将会输出预测后来啊。

通过这些个信息， 我们Nenggeng优良地搞懂GBDT和XGBoost，以及怎么在实际应用中用XGBoost。