在XGBoost回归模型中，像线性模型一样，对目标变量进行缩放/标准化（对数变换/归一化）是否是一个好主意？

还是我们应该期望XGBoost即使在分布倾斜的情况下也能找到最佳的分割点？

回答：

XGBoost是一个基于树的模型，树模型实际上并不依赖于缩放。但在某些情况下，归一化可以提供更高的准确性。