Ի՞նչ է անում Xgb DMatrix-ը:
Ի՞նչ է անում Xgb DMatrix-ը:

Video: Ի՞նչ է անում Xgb DMatrix-ը:

Video: Ի՞նչ է անում Xgb DMatrix-ը:
Video: Ահա թե ինչ է իրականում անում սուրճը. եթե դուք էլ եք սուրճի սիրահար, ապա անպայման պետք է իմանաք ՍԱ 2024, Նոյեմբեր
Anonim

Xgboost կարճ է eXtreme Gradient Boosting փաթեթի համար: Այս Vignette-ի նպատակն է ցույց տալ, թե ինչպես օգտագործել Xgboost մոդել կառուցել և կանխատեսումներ անել: Դա գրադիենտ խթանող շրջանակի արդյունավետ և մասշտաբային իրականացում է @friedman2000additive-ի և @friedman2001greedy-ի կողմից:

Հետագայում, կարելի է նաև հարցնել, թե ինչ 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.

Հետագայում հարցն այն է, թե ինչպես է XGBoost-ն աշխատում ներսից: 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:

Նաև հարց է, թե որն է XGBoost-ի օգտագործումը:

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:

Ինչպե՞ս է կանխատեսում XGBoost-ը:

XGBoost որոշումների ծառերի վրա հիմնված մեքենայական ուսուցման ալգորիթմ է, որն օգտագործում է գրադիենտ խթանող շրջանակ: Մեջ կանխատեսում Չկառուցված տվյալների (պատկերներ, տեքստ և այլն) հետ կապված խնդիրները արհեստական նեյրոնային ցանցերում հակված են գերազանցել բոլոր մյուս ալգորիթմներին կամ շրջանակներին:

Խորհուրդ ենք տալիս: