Kas ir Xgbregressor?

2024 Autors: Lynn Donovan | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-15 23:50

XGBoost ir gradientu palielinātu lēmumu koku ieviešana, kas paredzēta ātrumam un veiktspējai. Kāpēc XGBoost ir jābūt daļai no jūsu mašīnmācīšanās rīku komplekta.

Jautājums ir arī par to, kam tiek izmantots XGBoost?

XGBoost ir mērogojama un precīza gradientu pastiprināšanas iekārtu ieviešana, un ir pierādījies, ka tā pārsniedz skaitļošanas jaudas robežas pastiprināto koku algoritmiem, jo tā tika izveidota un izstrādāta tikai modeļa veiktspējas un skaitļošanas ātruma nodrošināšanai.

Līdzīgi, kas ir DMatrix? DMatrix ir iekšēja datu struktūra, ko izmanto XGBoost un kas ir optimizēta gan atmiņas efektivitātei, gan treniņu ātrumam. Jūs varat konstruēt DMatrix no numpy.masīvi Parametri. dati (os.

Ir arī jāzina, kā XGBoost darbojas iekšēji?

Kā darbojas XGBoost . XGBoost ir populāra un efektīva gradientu palielināto koku algoritma atvērtā koda ieviešana. Gradienta palielināšana ir uzraudzīts mācīšanās algoritms, kas mēģina precīzi paredzēt mērķa mainīgo, apvienojot vienkāršāku, vājāku modeļu kopas aplēses.

Kāda ir atšķirība starp XGBoost un GBM?

@jbowman ir pareizā atbilde: XGBoost ir īpaša īstenošana GBM . GBM ir algoritms, un sīkāku informāciju varat atrast sadaļā Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. XGBoost ir īstenošana GBM , varat konfigurēt GBM kādam pamata apmācāmajam izmantot.