რას აკეთებს Xgb DMatrix?

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

Xgboost არის მოკლე EXtreme Gradient Boosting პაკეტი. ამ ვინეტის მიზანია გაჩვენოთ როგორ გამოიყენოთ Xgboost მოდელის შექმნა და პროგნოზების გაკეთება. ეს არის გრადიენტის გამაძლიერებელი ჩარჩოს ეფექტური და მასშტაბირებადი განხორციელება @friedman2000additive და @friedman2001greedy.

შემდგომში შეიძლება ასევე იკითხოთ, 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.

შემდგომში ჩნდება კითხვა, როგორ მუშაობს XGBoost შინაგანად? 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.

ასევე კითხვაა, რა არის XGBoost-ის გამოყენება?

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.

როგორ პროგნოზირებს XGBoost?

XGBoost არის გადაწყვეტილების ხეზე დაფუძნებული ანსამბლი Machine Learning ალგორითმი, რომელიც იყენებს გრადიენტის გამაძლიერებელ ჩარჩოს. In წინასწარმეტყველება არასტრუქტურირებული მონაცემების (სურათები, ტექსტი და ა.შ.) დაკავშირებული პრობლემები ხელოვნურ ნერვულ ქსელებში, როგორც წესი, აღემატება ყველა სხვა ალგორითმს ან ჩარჩოს.