Что делает Xgb DMatrix?

2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-15 23:52

Xgboost является сокращением от пакета eXtreme Gradient Boosting. Цель этой виньетки - показать вам, как использовать Xgboost построить модель и делать прогнозы. Это эффективная и масштабируемая реализация фреймворка повышения градиента от @ friedman2000additive и @ friedman2001greedy.

Впоследствии можно также спросить, что такое DMatrix?

DMatrix - это внутренняя структура данных, которая используется XGBoost и оптимизирована как для эффективности памяти, так и для скорости обучения. Вы можете построить DMatrix из параметров numpy.arrays. данные (os.

Следовательно, возникает вопрос, как XGBoost работает внутри компании? Как работает XGBoost . XGBoost - популярная и эффективная реализация алгоритма градиентных деревьев с открытым исходным кодом. Повышение градиента - это алгоритм обучения с учителем, который пытается точно предсказать целевую переменную, комбинируя оценки набора более простых и слабых моделей.

Также вопрос, в чем польза XGBoost?

XGBoost - это масштабируемая и точная реализация машин для повышения градиента, которая доказала, что расширяет пределы вычислительной мощности для алгоритмов усиленных деревьев, поскольку она была построена и разработана с единственной целью повышения производительности модели и скорости вычислений.

Как прогнозирует XGBoost?

XGBoost представляет собой ансамблевый алгоритм машинного обучения на основе дерева решений, который использует структуру повышения градиента. В прогноз проблемы, связанные с неструктурированными данными (изображения, текст и т. д.), искусственные нейронные сети, как правило, превосходят все другие алгоритмы или фреймворки.