本文介绍了XGBoost算法及其在Python机器学习中的应用。XGBoost是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的集成学习方法，具有高效、灵活和可扩展的特点。它通过正则化技术避免过拟合，能自动处理特征工程中的缺失值和高维特征，并支持并行训练以缩短训练时间。文章通过乳腺癌数据集的实操演示，展示了XGBoost模型的定义、训练及特征重要性的可视化过程，强调了其在性能和准确性上的优势，是机器学习竞赛中的热门算法。