Mikä on Xgbregressor?
Mikä on Xgbregressor?

Video: Mikä on Xgbregressor?

Video: Mikä on Xgbregressor?
Video: Mikä on 2024, Marraskuu
Anonim

XGBoost on gradienttitehostettujen päätöspuiden toteutus, joka on suunniteltu nopeutta ja suorituskykyä varten. Miksi XGBoostin on oltava osa koneoppimistyökalupakettiasi.

Kysymys kuuluu myös, mihin XGBoostia käytetään?

XGBoost on skaalautuva ja tarkka gradienttitehostuskoneiden toteutus, ja se on osoittautunut ylittävän tehostettujen puualgoritmien laskentatehon rajoja, koska se rakennettiin ja kehitettiin yksinomaan mallin suorituskyvyn ja laskentanopeuden vuoksi.

Samoin, mikä on DMatrix? DMatrix on XGBoostin käyttämä sisäinen tietorakenne, joka on optimoitu sekä muistin tehokkuutta että harjoitusnopeutta varten. Voit rakentaa DMatrix from numpy.arrays Parametrit. tiedot (os.

On myös tiedettävä, kuinka XGBoost toimii sisäisesti?

Kuinka XGBoost toimii . XGBoost on suosittu ja tehokas avoimen lähdekoodin toteutus gradienttitehostettujen puiden algoritmille. Gradienttitehostus on valvottu oppimisalgoritmi, joka yrittää ennustaa kohdemuuttujan tarkasti yhdistämällä yksinkertaisempien, heikompien mallien joukon estimaatit.

Mitä eroa on XGBoostin ja GBM:n välillä?

@jbowmanilla on oikea vastaus: XGBoost on erityinen toteutus GBM . GBM on algoritmi, ja voit löytää yksityiskohdat kohdasta Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. XGBoost on toteutus GBM , voit määrittää GBM:ssä mitä perusoppijaa käytetään.

Suositeltava: