Ano ang ginagawa ng Xgb DMatrix?

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

Xgboost ay maikli para sa eXtreme Gradient Boosting package. Ang layunin ng Vignette na ito ay ipakita sa iyo kung paano gamitin Xgboost upang bumuo ng isang modelo at gumawa ng mga hula. Ito ay isang mahusay at scalable na pagpapatupad ng gradient boosting framework ni @friedman2000additive at @friedman2001greedy.

Kasunod nito, maaari ring magtanong, ano ang 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.

Kasunod nito, ang tanong 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.

Tanong din, ano ang gamit ng 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.

Paano hinuhulaan ng XGBoost?

XGBoost ay isang decision-tree-based ensemble Machine Learning algorithm na gumagamit ng gradient boosting framework. Sa hula ang mga problemang kinasasangkutan ng hindi nakaayos na data (mga larawan, teksto, atbp.) ang mga artipisyal na neural network ay may posibilidad na higitan ang pagganap sa lahat ng iba pang mga algorithm o framework.