Ką veikia Xgb DMatrix?

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

Xgboost yra trumpinys iš eXtreme Gradient Boosting paketo. Šios vinjetės tikslas – parodyti, kaip naudotis Xgboost sukurti modelį ir daryti prognozes. Tai efektyvus ir keičiamas gradiento didinimo sistemos įgyvendinimas, kurį sukūrė @friedman2000additive ir @friedman2001greedy.

Vėliau taip pat galima paklausti, 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.

Vėliau kyla klausimas, 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.

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.

Kaip prognozuoja XGBoost?

XGBoost yra sprendimų medžiu pagrįstas mašininio mokymosi algoritmas, kuris naudoja gradiento didinimo sistemą. Į prognozė problemų, susijusių su nestruktūrizuotais duomenimis (vaizdais, tekstu ir pan.), dirbtiniai neuroniniai tinklai paprastai pranoksta visus kitus algoritmus ar sistemas.