Co to jest Xgbregressor?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2023-12-15 23:51

XGBoost to implementacja drzew decyzyjnych z gradientem, zaprojektowana z myślą o szybkości i wydajności. Dlaczego XGBoost musi być częścią zestawu narzędzi do uczenia maszynowego.

Pojawia się również pytanie, do czego służy XGBoost?

XGBoost to skalowalna i dokładna implementacja maszyn do zwiększania gradientu, która udowodniła, że przesuwa granice mocy obliczeniowej algorytmów wzmacniania drzew, ponieważ została zbudowana i opracowana wyłącznie w celu uzyskania wydajności modelu i szybkości obliczeniowej.

Podobnie, czym jest DMatrix? DMatrix to wewnętrzna struktura danych używana przez XGBoost, zoptymalizowana zarówno pod kątem wydajności pamięci, jak i szybkości treningu. Możesz budować DMatrix z parametrów numpy.arrays. dane (os.

Należy również wiedzieć, jak XGBoost działa wewnętrznie?

Jak działa XGBoost . XGBoost jest popularną i wydajną implementacją algorytmu drzew wzmocnionych gradientem o otwartym kodzie źródłowym. Wzmacnianie gradientowe to nadzorowany algorytm uczenia, który próbuje dokładnie przewidzieć zmienną docelową, łącząc oszacowania zestawu prostszych, słabszych modeli.

Jaka jest różnica między XGBoost a GBM?

@jbowman ma właściwą odpowiedź: XGBoost to szczególna implementacja GBM . GBM to algorytm, a szczegóły można znaleźć w Przybliżeniu funkcji Greedy: Gradient Boosting Machine. XGBoost jest wdrożeniem GBM , możesz skonfigurować w GBM dla jakiego podstawowego ucznia ma być używany.