Video: Was ist Xgbregressor?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
XGBoost ist eine Implementierung von Entscheidungsbäumen mit Gradientenverstärkung, die auf Geschwindigkeit und Leistung ausgelegt ist. Warum XGBoost Teil Ihres Machine-Learning-Toolkits sein muss.
Die Frage ist auch, wofür wird XGBoost verwendet?
XGBoost ist eine skalierbare und genaue Implementierung von Gradienten-Boosting-Maschinen und hat sich als die Grenzen der Rechenleistung für Boosted-Tree-Algorithmen erwiesen, da sie ausschließlich zum Zweck der Modellleistung und Rechengeschwindigkeit gebaut und entwickelt wurde.
Was ist eine DMatrix? DMatrix ist eine interne Datenstruktur, die von XGBoost verwendet wird und sowohl für die Speichereffizienz als auch für die Trainingsgeschwindigkeit optimiert ist. Sie können bauen DMatrix from numpy.arrays Parameter. Daten (o.
Zu wissen ist auch, wie XGBoost intern funktioniert?
So funktioniert XGBoost . XGBoost ist eine beliebte und effiziente Open-Source-Implementierung des Gradienten-Boosted-Tree-Algorithmus. Gradient Boosting ist ein überwachter Lernalgorithmus, der versucht, eine Zielvariable genau vorherzusagen, indem er die Schätzungen eines Satzes einfacherer, schwächerer Modelle kombiniert.
Was ist der Unterschied zwischen XGBoost und GBM?
@jbowman hat die richtige Antwort: XGBoost ist eine besondere Implementierung von GBM . GBM ist ein Algorithmus und Sie finden die Details in Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. XGBoost ist eine Umsetzung des GBM , können Sie konfigurieren im GBM für welchen Basislerner verwendet werden soll.
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