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抽象的机器学习在我们生活的许多方面越来越重要，随着技术的发展，包括预测天气，弄清社交媒体趋势以及预测世界市场价格的价格。这种重要性调用了对有效预测模型的需求，这些模型可以轻松处理复杂的数据并提供最大的准确结果。XGBoost和随机森林是用于解决已进化并证明是可靠的机器学习挑战求解器的回归和分类问题的可升级合奏技术。在本研究论文中，我们全面分析和比较了这两种突出的机器学习算法。研究的前半部分包括对技术的意义和两种算法的演变的相关概述。这项研究的后半部分涉及随机森林和XGBoost之间的细致比较分析，仔细检查的方面，例如时间复杂性，精度和可靠性。我们研究了他们在处理回归和分类问题的独特方法，同时密切研究了他们对培训和测试数据集的微妙处理。使用各种性能指标（例如F1得分，召回，精度，平均平方误差等）进行了彻底的定量评估。
xgboost和随机森林算法
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