Ano ang Xgbregressor?

2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54

Ang XGBoost ay isang pagpapatupad ng gradient boosted decision tree na idinisenyo para sa bilis at pagganap. Bakit ang XGBoost ay dapat na bukod sa iyong machine learning toolkit.

Ang tanong din, para saan ang XGBoost?

XGBoost ay isang scalable at tumpak na pagpapatupad ng mga gradient boosting machine at napatunayan nitong itulak ang mga limitasyon ng computing power para sa mga algorithm ng boosted trees dahil ito ay binuo at binuo para sa nag-iisang layunin ng pagganap ng modelo at bilis ng pag-compute.

Katulad nito, ano ang isang DMatrix? DMatrix ay isang panloob na istraktura ng data na ginagamit ng XGBoost na na-optimize para sa parehong kahusayan ng memorya at bilis ng pagsasanay. Maaari kang bumuo DMatrix mula sa numpy.arrays Parameters. data (os.

Ang dapat ding malaman ay, paano gumagana ang XGBoost sa loob?

Paano Gumagana ang XGBoost . XGBoost ay isang sikat at mahusay na open-source na pagpapatupad ng gradient boosted trees algorithm. Ang gradient boosting ay isang pinangangasiwaang algorithm sa pag-aaral, na sumusubok na tumpak na mahulaan ang isang target na variable sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng mga pagtatantya ng isang hanay ng mas simple at mas mahihinang mga modelo.

Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng XGBoost at GBM?

May tamang sagot si @jbowman: XGBoost ay isang partikular na pagpapatupad ng GBM . GBM ay isang algorithm at mahahanap mo ang mga detalye sa Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. XGBoost ay isang pagpapatupad ng GBM , maaari mong i-configure sa GBM para sa kung anong batayang mag-aaral ang gagamitin.