Qu'est-ce que Xgbregressor ?
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Vidéo: Qu'est-ce que Xgbregressor ?

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Vidéo: XGBoost Part 1 (of 4): Regression 2024, Novembre
Anonim

XGBoost est une implémentation d'arbres de décision à gradient optimisé conçus pour la vitesse et les performances. Pourquoi XGBoost doit faire partie de votre boîte à outils d'apprentissage automatique.

Une autre question est: à quoi sert XGBoost ?

XGBoost est une implémentation évolutive et précise de machines d'amplification de gradient et il a prouvé qu'il repoussait les limites de la puissance de calcul pour les algorithmes d'arbres amplifiés, car il a été construit et développé dans le seul but d'améliorer les performances du modèle et la vitesse de calcul.

De même, qu'est-ce qu'un DMatrix ? DMatrice est une structure de données interne utilisée par XGBoost qui est optimisée à la fois pour l'efficacité de la mémoire et la vitesse d'entraînement. Vous pouvez construire DMatrice à partir des paramètres numpy.arrays. données (os.

A savoir aussi, comment fonctionne XGBoost en interne ?

Comment fonctionne XGBoost . XGBoost est une implémentation open source populaire et efficace de l'algorithme des arbres à gradient. L'amplification de gradient est un algorithme d'apprentissage supervisé, qui tente de prédire avec précision une variable cible en combinant les estimations d'un ensemble de modèles plus simples et plus faibles.

Quelle est la différence entre XGBoost et GBM ?

@jbowman a la bonne réponse: XGBoost est une implémentation particulière de GBM . GBM est un algorithme et vous pouvez trouver les détails dans Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. XGBoost est une mise en œuvre de la GBM , vous pouvez configurer dans le GBM pour quel apprenant de base utiliser.

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