Mi az Xgbregressor?

2024 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:48

Az XGBoost a sebesség és a teljesítmény érdekében tervezett színátmenettel növelt döntési fák megvalósítása. Miért kell az XGBoostnak a gépi tanulási eszköztár részeként lennie.

Kérdés továbbá, hogy mire használható az XGBoost?

XGBoost A gradiensnövelő gépek skálázható és pontos megvalósítása, és bebizonyosodott, hogy feszegeti a számítási teljesítmény határait a boosted trees algoritmusok esetében, mivel a modell teljesítményének és számítási sebességének egyetlen céljaira épült és fejlesztették.

Hasonlóképpen, mi az a DMatrix? DMatrix az XGBoost által használt belső adatstruktúra, amely a memória hatékonyságára és az edzési sebességre egyaránt optimalizált. Építhetsz DMatrix from numpy.tömbök Paraméterek. adatok (os.

Azt is tudni kell, hogyan működik az XGBoost belsőleg?

Hogyan működik az XGBoost . XGBoost egy népszerű és hatékony nyílt forráskódú megvalósítása a gradiens boosted trees algoritmusnak. A gradiensnövelés egy felügyelt tanulási algoritmus, amely egyszerűbb, gyengébb modellek halmazának becsléseinek kombinálásával próbálja meg pontosan megjósolni a célváltozót.

Mi a különbség az XGBoost és a GBM között?

@jbowmannek megvan a helyes válasza: XGBoost sajátos megvalósítása GBM . GBM egy algoritmus, és a részleteket megtalálja a Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine című részben. XGBoost megvalósítása a GBM , konfigurálhatja a GBM-ben milyen alaptanulót kell használni.