事前確認

 機能・要件 
 構成・方式 
 導入 
 Sample 

  xgboost
 ・勾配ブースティング
 ・xgboost使用時は、データを xgb.DMatrix で加工
 ・モデル訓練
xgb_clf = xgb.train(xgb_params,
xgtrain, # 訓練データ
num_boost_round=10, # 学習回数
evals=[(xgvalid, 'validation')])
 ・xgb_params = {
'objective': 'rank:pairwise', # ランキング学習
'eta': 0.1, # 0～1（デフォルト0.3）
'gamma': 1.0, # 0～∞（デフォルト1）
'min_child_weight': 0.1, # 0～∞（デフォルト1）
'max_depth': 6 # 0～∞（デフォルト6）
}