Kas yra Xgbregressor?

2024 Autorius: Lynn Donovan | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2023-12-15 23:50

„XGBoost“yra gradiento padidintų sprendimų medžių, skirtų greičiui ir našumui, įgyvendinimas. Kodėl XGBoost turi būti jūsų mašininio mokymosi įrankių rinkinio dalis.

Taip pat kyla klausimas, kam naudojamas XGBoost?

XGBoost yra keičiamo dydžio ir tikslus gradiento didinimo mašinų įgyvendinimas, ir įrodyta, kad jis peržengia padidintų medžių algoritmų skaičiavimo galios ribas, nes buvo sukurtas ir sukurtas siekiant vienintelio modelio našumo ir skaičiavimo greičio.

Panašiai, kas yra DMatrix? DMatrix yra vidinė duomenų struktūra, kurią naudoja XGBoost, kuri yra optimizuota atminties efektyvumui ir treniruočių greičiui. Galite statyti DMatrix iš numpy.masyvai Parameters. duomenys (os.

Taip pat reikia žinoti, kaip XGBoost veikia viduje?

Kaip veikia XGBoost . XGBoost yra populiarus ir efektyvus atvirojo kodo gradiento padidintų medžių algoritmo įgyvendinimas. Gradiento didinimas yra prižiūrimas mokymosi algoritmas, kuris bando tiksliai numatyti tikslinį kintamąjį, derindamas paprastesnių, silpnesnių modelių rinkinio įvertinimus.

Kuo skiriasi XGBoost ir GBM?

@jbowman turi teisingą atsakymą: XGBoost yra ypatingas įgyvendinimas GBM . GBM yra algoritmas, o išsamią informaciją galite rasti Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. XGBoost yra įgyvendinimas GBM , galite konfigūruoti GBM kokiam baziniam mokiniui naudoti.