前言 2020东京奥运会已经开幕很多天了，还记得小时候看奥运会的是在2008年的北京奥运会，主题曲是北京欢迎你， 那个时候才上小学吧，几乎有中国队的每场必看，当时也是热血沸腾了， 时间转眼已经到了2021年而我也从小学生变成了一个每天不断敲代码的程序员👩‍💻，看奥运的时间又少，但是又想出分力，既然是程序员，想着能为奥运会搞点什么？第一时间想到了就是给奥运奖牌数🏅做可视化，因为单看表格数据，

前言 2020东京奥运会已经开幕很多天了，还记得小时候看奥运会的是在2008年的北京奥运会，主题曲是北京欢迎你， 那个时候才上小学吧，几乎有中国队的每场必看，当时也是热血沸腾了， 时间转眼已经到了2021年而我也从小学生变成了一个每天不断敲代码的程序员👩‍💻，看奥运的时间又少，但是又想出分力，既然是程序员，想着能为奥运会搞点什么？第一时间想到了就是给奥运奖牌数🏅做可视化，因为单看表格数据，

Xgboost 是华盛顿大学陈天奇于 2016 年开发的 Boosting 库，兼具线性规模求解器和树学习算法［14］。 它是 GBDT 算法上的改进，更加高效。传统的 GBDT 方法只利用了一阶的导数信息，Xgboost 则是对损失函 数做了二阶的泰勒展开，并在目标函数之外加入了正 则项，整体求最优解，用于权衡目标函数的下降和模型 的复杂程度，避免过拟合，提高模型的求解效率，其步 骤如下: (