XGBoost是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的机器学习算法，它在大规模数据上处理效率较高。这种算法通过迭代优化模型，其预测精度通常优于其他算法。此外，它提供并行树提升功能，可以用于解决回归、分类和排名问题。另外，作为一种集成机器学习算法，XGBoost具有很好的可解释性，能够为特征重要性评估提供支持，帮助理解模型的预测过程。
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