XGBoost 是一个开源的机器学习库,它是用C++实现的,提供了高效的梯度提升决策树(GBDT)和随机森林算法。以下是XGBoost源码的简要结构介绍:
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核心源码文件:
src/
目录下包含了XGBoost的核心源码文件。learner/
目录包含了学习器(Learner)的实现,包括GBDT和随机森林。tree/
目录包含了决策树的实现,包括CART算法、分裂准则等。objective/
目录包含了目标函数的实现,如回归、分类等。
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接口和外部接口:
include/
目录下包含了XGBoost的头文件,提供了外部接口供其他程序调用。dmlc-core/
目录包含了分布式机器学习通用组件的实现,提供了跨平台和跨语言的功能。
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模型和数据结构:
model/
目录包含了模型的实现,包括模型的加载、保存、解析等。data/
目录包含了数据结构的实现,包括DMatrix等。
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工具和辅助功能:
demo/
目录包含了XGBoost的演示示例。plugin/
目录包含了XGBoost的插件,如特征重要性评估、混淆矩阵等。
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配置和构建文件:
CMakeLists.txt
是XGBoost的CMake配置文件,用于构建XGBoost库。Makefile
是XGBoost的Makefile文件,用于手动编译XGBoost源码。
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其他文件:
LICENSE
文件包含了XGBoost的开源许可证信息。README.md
文件包含了XGBoost的简要介绍和使用说明。
XGBoost源码结构清晰,模块化设计,方便理解和扩展。如果你想深入了解XGBoost的实现细节,建议阅读源码并参考官方文档。