Ի՞նչ է Xgbregressor-ը:

2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48

XGBoost-ը գրադիենտ ուժեղացված որոշումների ծառերի իրականացում է, որը նախատեսված է արագության և կատարողականի համար: Ինչու XGBoost-ը պետք է լինի ձեր մեքենայական ուսուցման գործիքակազմից բացի:

Նաև հարց է՝ ինչի՞ համար է օգտագործվում XGBoost-ը:

XGBoost գրադիենտ խթանող մեքենաների մասշտաբային և ճշգրիտ իրականացում է, և այն ապացուցել է, որ ճնշում է հաշվողական հզորության սահմանները ուժեղացված ծառերի ալգորիթմների համար, քանի որ այն կառուցվել և մշակվել է մոդելի կատարման և հաշվողական արագության միակ նպատակով:

Նմանապես, ի՞նչ է DMatrix-ը: ԴՄատրիցա XGBoost-ի կողմից օգտագործվող տվյալների ներքին կառուցվածք է, որն օպտիմիզացված է ինչպես հիշողության արդյունավետության, այնպես էլ մարզումների արագության համար: Դուք կարող եք կառուցել ԴՄատրիցա numpy.arrays-ից Պարամետրեր. տվյալներ (os.

Նաև պետք է իմանալ, թե ինչպես է XGBoost-ն աշխատում ներսում:

Ինչպես է աշխատում XGBoost-ը . XGBoost Սա գրադիենտ ուժեղացված ծառերի ալգորիթմի հանրաճանաչ և արդյունավետ բաց կոդով իրականացում է: Գրադիենտ խթանումը վերահսկվող ուսուցման ալգորիթմ է, որը փորձում է ճշգրիտ կանխատեսել թիրախային փոփոխականը՝ համակցելով մի շարք ավելի պարզ, թույլ մոդելների գնահատականները:

Ո՞րն է տարբերությունը XGBoost-ի և GBM-ի միջև:

@jbowman-ը ճիշտ պատասխան ունի. XGBoost կոնկրետ իրականացում է GBM . GBM Սա ալգորիթմ է, և մանրամասները կարող եք գտնել Greedy Function Proximation. A Gradient Boosting Machine-ում: XGBoost -ի իրականացումն է GBM , կարող եք կարգավորել ԳԲՄ-ում ինչ հիմնական սովորողի համար պետք է օգտագործվի: