Co je Xgbregressor?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-15 23:44

XGBoost je implementace rozhodovacích stromů se zesíleným gradientem navržených pro rychlost a výkon. Proč musí být XGBoost součástí vaší sady nástrojů strojového učení.

Otázkou také je, k čemu se XGBoost používá?

XGBoost je škálovatelná a přesná implementace strojů pro zesílení gradientu a prokázalo se, že posouvá limity výpočetního výkonu pro algoritmy zesílených stromů, protože byla postavena a vyvinuta pouze za účelem výkonu modelu a rychlosti výpočtu.

Podobně, co je DMatrix? DMatrix je interní datová struktura, kterou používá XGBoost a která je optimalizována pro efektivitu paměti a rychlost tréninku. Můžete konstruovat DMatrix z numpy.arrays Parametry. údaje (os.

Je také důležité vědět, jak XGBoost interně funguje?

Jak XGBoost funguje . XGBoost je populární a efektivní open-source implementace algoritmu stromů se zesíleným gradientem. Gradient boosting je algoritmus učení pod dohledem, který se pokouší přesně předpovědět cílovou proměnnou kombinací odhadů sady jednodušších, slabších modelů.

Jaký je rozdíl mezi XGBoost a GBM?

@jbowman má správnou odpověď: XGBoost je konkrétní implementace GBM . GBM je algoritmus a podrobnosti najdete v části Přibližování funkce Greedy: A Gradient Boosting Machine. XGBoost je implementací GBM , můžete nakonfigurovat v GBM pro jaký základní žák se má použít.