O que é o Xgbregressor?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52

O XGBoost é uma implementação de árvores de decisão com aumento de gradiente projetadas para velocidade e desempenho. Por que o XGBoost deve fazer parte do seu kit de ferramentas de aprendizado de máquina.

Outra questão é: para que é usado o XGBoost?

XGBoost é uma implementação escalável e precisa de máquinas de aumento de gradiente e comprovou que ultrapassa os limites do poder de computação para algoritmos de árvores impulsionadas, uma vez que foi construído e desenvolvido com o único propósito de desempenho de modelo e velocidade computacional.

Da mesma forma, o que é uma DMatrix? DMatrix é uma estrutura de dados interna usada pelo XGBoost que é otimizada para eficiência de memória e velocidade de treinamento. Você pode construir DMatrix dos parâmetros numpy.arrays. dados (os.

Além disso, para saber como funciona o XGBoost internamente?

Como funciona o XGBoost . XGBoost é uma implementação de código aberto popular e eficiente do algoritmo de árvores com aumento de gradiente. O aumento de gradiente é um algoritmo de aprendizado supervisionado, que tenta prever com precisão uma variável de destino combinando as estimativas de um conjunto de modelos mais simples e mais fracos.

Qual é a diferença entre XGBoost e GBM?

@jbowman tem a resposta certa: XGBoost é uma implementação particular de GBM . GBM é um algoritmo e você pode encontrar os detalhes em Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. XGBoost é uma implementação do GBM , você pode configurar no GBM para saber qual aluno básico será usado.