Co robi Xgb DMatrix?

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

Xgboost jest skrótem od pakietu eXtreme Gradient Boosting. Celem tej winiety jest pokazanie, jak używać Xgboost zbudować model i dokonać prognoz. Jest to wydajna i skalowalna implementacja frameworka gradientowego @friedman2000additive i @friedman2001greedy.

Następnie można zapytać, co to 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.

Następnie pojawia się pytanie, 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.

Pojawia się również pytanie, jaki jest pożytek z 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.

Jak przewiduje XGBoost?

XGBoost jest algorytmem uczenia maszynowego opartym na drzewie decyzyjnym, który wykorzystuje strukturę zwiększania gradientu. w Prognoza problemy z nieustrukturyzowanymi danymi (obrazy, tekst itp.) sztuczne sieci neuronowe mają tendencję do przewyższania wszystkich innych algorytmów lub struktur.