एक्सगब्रेग्रेसर क्या है?
एक्सगब्रेग्रेसर क्या है?

वीडियो: एक्सगब्रेग्रेसर क्या है?

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वीडियो: मशीन लर्निंग में पायथन का उपयोग करते हुए XGBoost रिग्रेशन एल्गोरिदम - XGBRegressor पैरामीटर ट्यूनिंग 2024, नवंबर
Anonim

XGBoost गति और प्रदर्शन के लिए डिज़ाइन किए गए ग्रेडिएंट बूस्टेड डिसीजन ट्री का कार्यान्वयन है। XGBoost आपके मशीन लर्निंग टूलकिट से अलग क्यों होना चाहिए।

यह भी सवाल है कि XGBoost का उपयोग किस लिए किया जाता है?

एक्सजीबूस्ट ग्रेडिएंट बूस्टिंग मशीनों का एक स्केलेबल और सटीक कार्यान्वयन है और यह बूस्टेड ट्री एल्गोरिदम के लिए कंप्यूटिंग शक्ति की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए सिद्ध हुआ है क्योंकि इसे मॉडल प्रदर्शन और कम्प्यूटेशनल गति के एकमात्र उद्देश्य के लिए बनाया और विकसित किया गया था।

इसी तरह, डीमैट्रिक्स क्या है? डीमैट्रिक्स एक आंतरिक डेटा संरचना है जिसका उपयोग XGBoost द्वारा किया जाता है जो स्मृति दक्षता और प्रशिक्षण गति दोनों के लिए अनुकूलित है। आप निर्माण कर सकते हैं डीमैट्रिक्स numpy.arrays पैरामीटर्स से। डेटा (ओ.एस.

यह भी जानना है कि XGBoost आंतरिक रूप से कैसे कार्य करता है?

XGBoost कैसे काम करता है . एक्सजीबूस्ट ग्रेडिएंट बूस्टेड ट्री एल्गोरिथम का एक लोकप्रिय और कुशल ओपन-सोर्स कार्यान्वयन है। ग्रैडिएंट बूस्टिंग एक पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिथ्म है, जो सरल, कमजोर मॉडल के सेट के अनुमानों को मिलाकर लक्ष्य चर का सटीक अनुमान लगाने का प्रयास करता है।

XGBoost और GBM में क्या अंतर है?

@jbowman का सही उत्तर है: एक्सजीबूस्ट का एक विशेष कार्यान्वयन है जीबीएम . जीबीएम एक एल्गोरिथम है और आप Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine में विवरण पा सकते हैं। एक्सजीबूस्ट का कार्यान्वयन है जीबीएम , आप कॉन्फ़िगर कर सकते हैं जीबीएम. में किस आधार शिक्षार्थी का उपयोग किया जाना है।

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