Co dělá Xgb DMatrix?

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

Xgboost je zkratka pro balíček eXtreme Gradient Boosting. Účelem této viněty je ukázat vám, jak ji používat Xgboost k vytvoření modelu a předpovědi. Jedná se o účinnou a škálovatelnou implementaci rámce pro zesílení gradientu od @friedman2000additive a @friedman2001greedy.

Následně se lze také zeptat, 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.

Následně je otázkou, 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.

Otázkou také je, jaké je použití XGBoost?

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.

Jak XGBoost předpovídá?

XGBoost je souborový algoritmus strojového učení založený na rozhodovacím stromě, který využívá rámec pro zesílení gradientu. v předpověď problémy zahrnující nestrukturovaná data (obrázky, text atd.) umělé neuronové sítě mají tendenci překonávat všechny ostatní algoritmy nebo rámce.