Vad gör Xgb DMatrix?
Vad gör Xgb DMatrix?

Video: Vad gör Xgb DMatrix?

Video: Vad gör Xgb DMatrix?
Video: Джеффри Канада: Наши никудышные школы. С нас хватит! 2024, September
Anonim

Xgboost är en förkortning för paketet eXtreme Gradient Boosting. Syftet med denna vinjett är att visa dig hur du använder Xgboost att bygga en modell och göra förutsägelser. Det är en effektiv och skalbar implementering av ramverk för gradientförstärkning av @friedman2000additive och @friedman2001greedy.

Därefter kan man också fråga sig, vad är en DMatrix?

DMatrix är en intern datastruktur som används av XGBoost som är optimerad för både minneseffektivitet och träningshastighet. Du kan bygga DMatrix från numpy.arrays Parametrar. data (os.

Därefter är frågan, hur fungerar XGBoost internt? Hur XGBoost fungerar . XGBoost är en populär och effektiv implementering med öppen källkod av algoritmen för gradientförstärkta träd. Gradientförstärkning är en övervakad inlärningsalgoritm, som försöker att exakt förutsäga en målvariabel genom att kombinera uppskattningarna av en uppsättning enklare, svagare modeller.

Frågan är också, vad är nyttan med XGBoost?

XGBoost är en skalbar och exakt implementering av maskiner för gradientförstärkning och den har visat sig tänja på gränserna för datorkraft för boostade trädalgoritmer eftersom den byggdes och utvecklades endast för modellprestanda och beräkningshastighet.

Hur förutspår XGBoost?

XGBoost är en beslutsträdbaserad ensemble Machine Learning-algoritm som använder ett ramverk för gradientförstärkning. I förutsägelse problem som involverar ostrukturerad data (bilder, text, etc.) artificiella neurala nätverk tenderar att överträffa alla andra algoritmer eller ramverk.

Rekommenderad: