Vidéo: Que fait Xgb DMatrix ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Xgboost est l'abréviation de package eXtreme Gradient Boosting. Le but de cette vignette est de vous montrer comment utiliser Xgboost pour construire un modèle et faire des prédictions. Il s'agit d'une implémentation efficace et évolutive du framework d'amplification de gradient par @friedman2000additive et @friedman2001greedy.
Par la suite, on peut aussi se demander, 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.
Par la suite, la question est, comment XGBoost fonctionne-t-il 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.
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.
Comment XGBoost prédit-il ?
XGBoost est un algorithme d'apprentissage machine d'ensemble basé sur un arbre de décision qui utilise un cadre d'amplification de gradient. Dans prédiction problèmes impliquant des données non structurées (images, texte, etc.), les réseaux de neurones artificiels ont tendance à surpasser tous les autres algorithmes ou frameworks.
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