एक्सजीबी डीमैट्रिक्स क्या करता है?
एक्सजीबी डीमैट्रिक्स क्या करता है?

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वीडियो: एनिमेटेड उदाहरण के साथ निर्णय मैट्रिक्स विश्लेषण या पुघ मैट्रिक्स कैसे बनाएं [उपशीर्षक के साथ] 2024, नवंबर
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Xgboost एक्सट्रीम ग्रैडिएंट बूस्टिंग पैकेज के लिए संक्षिप्त है। इस विग्नेट का उद्देश्य आपको यह दिखाना है कि कैसे उपयोग करना है Xgboost एक मॉडल बनाने और भविष्यवाणियां करने के लिए। यह @friedman2000additive और @friedman2001greedy द्वारा ग्रेडिएंट बूस्टिंग फ्रेमवर्क का एक कुशल और स्केलेबल कार्यान्वयन है।

इसके बाद, कोई यह भी पूछ सकता है कि 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.

इसके बाद, प्रश्न यह 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।

साथ ही सवाल यह भी है कि XGBoost का क्या उपयोग 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।

XGBoost कैसे भविष्यवाणी करता है?

एक्सजीबूस्ट एक निर्णय-पेड़-आधारित पहनावा मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जो एक ढाल बढ़ाने वाले ढांचे का उपयोग करता है। में भविष्यवाणी असंरचित डेटा (छवियां, पाठ, आदि) से जुड़ी समस्याएं कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क अन्य सभी एल्गोरिदम या ढांचे से बेहतर प्रदर्शन करती हैं।

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