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摘要
目的探讨XGBoost算法在二分类高维非平衡数据中的分类判别效果。方法通过模拟实验及真实代谢组学数据分析,对XGBoost、随机森林、支持向量机、随机欠采样以及随机梯度提升树共五种方法进行比较。结果模拟实验显示,XGBoost算法在数据非平衡较明显时,在各种实验条件下均优于或不劣于其他四种算法,在数据类别趋于平衡的情况下也同样具有较好的分类效果,且对噪声变量具有一定的抗干扰能力。实例分析显示,与其他四种算法相比,XGBoost算法的分类性能最优,且在保证分类效果的基础上具有更快的运算速度。结论 XGBoost算法适用于非平衡高维数据的判别分析,值得研究。
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