რა არის Xgbregressor?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

XGBoost არის გრადიენტით გაძლიერებული გადაწყვეტილების ხეების იმპლემენტაცია, რომელიც შექმნილია სიჩქარისა და შესრულებისთვის. რატომ უნდა იყოს XGBoost თქვენი მანქანური სწავლების ინსტრუმენტარიუმის გარდა.

ასევე კითხვაა, რისთვის გამოიყენება XGBoost?

XGBoost არის გრადიენტის გამაძლიერებელი მანქანების მასშტაბირებადი და ზუსტი დანერგვა და დადასტურდა, რომ აჭარბებს გამოთვლითი სიმძლავრის ლიმიტებს გაძლიერებული ხეების ალგორითმებისთვის, რადგან ის აშენდა და განვითარდა მოდელის შესრულებისა და გამოთვლითი სიჩქარის ერთადერთი მიზნით.

ანალოგიურად, რა არის DMatrix? დმატრიქსი არის მონაცემთა შიდა სტრუქტურა, რომელსაც იყენებს XGBoost, რომელიც ოპტიმიზებულია როგორც მეხსიერების ეფექტურობისთვის, ასევე ვარჯიშის სიჩქარისთვის. შენ შეგიძლია ააშენო დმატრიქსი numpy.arrays-დან პარამეტრები. მონაცემები (os.

ასევე იცოდეთ, როგორ მუშაობს XGBoost შიგნიდან?

როგორ მუშაობს XGBoost . XGBoost არის გრადიენტით გაძლიერებული ხეების ალგორითმის პოპულარული და ეფექტური ღია კოდის განხორციელება. გრადიენტის გაძლიერება არის ზედამხედველობითი სასწავლო ალგორითმი, რომელიც ცდილობს ზუსტად განსაზღვროს სამიზნე ცვლადი უფრო მარტივი, სუსტი მოდელების შეფასებების კომბინაციით.

რა განსხვავებაა XGBoost-სა და GBM-ს შორის?

@jbowman-ს აქვს სწორი პასუხი: XGBoost არის კონკრეტული განხორციელება GBM . GBM არის ალგორითმი და შეგიძლიათ იპოვოთ დეტალები Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine-ში. XGBoost არის განხორციელება GBM , შეგიძლიათ კონფიგურაცია GBM-ში რა ბაზის შემსწავლელი უნდა იყოს გამოყენებული.