Mis on Xgbregressor?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-15 23:46

XGBoost on kiiruse ja jõudluse tagamiseks loodud gradiendivõimendatud otsustuspuude rakendus. Miks peab XGBoost olema teie masinõppe tööriistakomplekti osa?

Samuti on küsimus, milleks XGBoosti kasutatakse?

XGBoost on gradiendi võimendusmasinate skaleeritav ja täpne rakendus ning see on tõestanud, et see nihutab võimendatud puude algoritmide arvutusvõimsuse piire, kuna see ehitati ja arendati ainult mudeli jõudluse ja arvutuskiiruse tagamiseks.

Samamoodi, mis on DMatrix? DMatrix on sisemine andmestruktuur, mida kasutab XGBoost ja mis on optimeeritud nii mälu tõhususe kui ka treeningkiiruse jaoks. Saate ehitada DMatrix numpy.massiividest Parameetrid. andmed (os.

Samuti on teada, kuidas XGBoost sisemiselt töötab?

Kuidas XGBoost töötab . XGBoost on gradiendi võimendatud puude algoritmi populaarne ja tõhus avatud lähtekoodiga rakendus. Gradiendi võimendamine on juhendatud õppealgoritm, mis püüab sihtmuutujat täpselt ennustada, kombineerides lihtsamate ja nõrgemate mudelite komplekti hinnanguid.

Mis vahe on XGBoostil ja GBM-il?

@jbowmanil on õige vastus: XGBoost on konkreetne rakendamine GBM . GBM on algoritm ja selle üksikasjad leiate jaotisest Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. XGBoost on rakendus GBM , saate konfigureerida GBM-is millise baasõppija jaoks kasutada.