Cosa fa Xgb DMatrix?

2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49

Xgboost è l'abbreviazione di pacchetto eXtreme Gradient Boosting. Lo scopo di questa vignetta è mostrarti come usare Xgboost costruire un modello e fare previsioni. È un'implementazione efficiente e scalabile del framework di potenziamento del gradiente di @friedman2000additive e @friedman2001greedy.

Successivamente, ci si potrebbe anche chiedere, cos'è un DMatrix?

DMatrix è una struttura dati interna utilizzata da XGBoost che è ottimizzata sia per l'efficienza della memoria che per la velocità di allenamento. puoi costruire DMatrix da numpy.arrays Parametri. dati (es.

Successivamente, la domanda è: come funziona XGBoost internamente? Come funziona XGBoost . XGBoost è un'implementazione open source popolare ed efficiente dell'algoritmo degli alberi con aumento del gradiente. Il gradiente boosting è un algoritmo di apprendimento supervisionato, che tenta di prevedere con precisione una variabile target combinando le stime di un insieme di modelli più semplici e più deboli.

Anche la domanda è, qual è l'uso di XGBoost?

XGBoost è un'implementazione scalabile e accurata di macchine per il potenziamento del gradiente e ha dimostrato di spingere i limiti della potenza di calcolo per gli algoritmi degli alberi potenziati poiché è stato costruito e sviluppato al solo scopo di prestazioni del modello e velocità di calcolo.

Come prevede XGBoost?

XGBoost è un algoritmo di apprendimento automatico dell'insieme basato su albero decisionale che utilizza un framework di potenziamento del gradiente. In predizione problemi che coinvolgono dati non strutturati (immagini, testo, ecc.) Le reti neurali artificiali tendono a superare tutti gli altri algoritmi o framework.