Xgb DMatrix làm được gì?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

Xgboost là viết tắt của gói eXtreme Gradient Boosting. Mục đích của Làm mờ nét ảnh này là để chỉ cho bạn cách sử dụng Xgboost để xây dựng một mô hình và đưa ra dự đoán. Đây là một triển khai hiệu quả và có thể mở rộng của khung tăng cường độ dốc của @ Friedman2000additive và @ Friedman2001greedy.

Sau đó, người ta cũng có thể hỏi, DMatrix là gì?

DMatrix là cấu trúc dữ liệu nội bộ được sử dụng bởi XGBoost, được tối ưu hóa cho cả hiệu suất bộ nhớ và tốc độ đào tạo. Bạn có thể xây dựng DMatrix từ Tham số numpy.arrays. dữ liệu (hệ điều hành.

Sau đó, câu hỏi đặt ra là XGBoost hoạt động nội bộ như thế nào? Cách hoạt động của XGBoost . XGBoost là một triển khai mã nguồn mở phổ biến và hiệu quả của thuật toán cây tăng cường độ dốc. Tăng cường độ dốc là một thuật toán học tập có giám sát, cố gắng dự đoán chính xác một biến mục tiêu bằng cách kết hợp các ước tính của một tập hợp các mô hình đơn giản hơn, yếu hơn.

Một câu hỏi nữa là, việc sử dụng XGBoost là gì?

XGBoost là một triển khai có thể mở rộng và chính xác của các máy tăng độ dốc và nó đã được chứng minh là đẩy giới hạn sức mạnh tính toán cho các thuật toán cây tăng cường vì nó được xây dựng và phát triển cho mục đích duy nhất là hiệu suất mô hình và tốc độ tính toán.

XGBoost dự đoán như thế nào?

XGBoost là một thuật toán Máy học tổng hợp dựa trên cây quyết định sử dụng khung tăng cường độ dốc. Trong sự dự đoán các vấn đề liên quan đến dữ liệu phi cấu trúc (hình ảnh, văn bản, v.v.) mạng nơ-ron nhân tạo có xu hướng hoạt động tốt hơn tất cả các thuật toán hoặc khuôn khổ khác.