¿Qué es Xgbregressor?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45

XGBoost es una implementación de árboles de decisión potenciados por gradientes diseñados para la velocidad y el rendimiento. Por qué XGBoost debe formar parte de su kit de herramientas de aprendizaje automático.

También la pregunta es, ¿para qué se usa XGBoost?

XGBoost es una implementación escalable y precisa de máquinas de aumento de gradiente y ha demostrado superar los límites de la potencia informática para los algoritmos de árboles impulsados, ya que se construyó y desarrolló con el único propósito del rendimiento del modelo y la velocidad computacional.

Del mismo modo, ¿qué es DMatrix? DMatrix es una estructura de datos interna que utiliza XGBoost y que está optimizada tanto para la eficiencia de la memoria como para la velocidad de entrenamiento. Puedes construir DMatrix de numpy.arrays Parámetros. datos (os.

También hay que saber cómo funciona XGBoost internamente.

Cómo funciona XGBoost . XGBoost es una implementación de código abierto popular y eficiente del algoritmo de árboles impulsados por gradientes. El aumento de gradiente es un algoritmo de aprendizaje supervisado, que intenta predecir con precisión una variable objetivo combinando las estimaciones de un conjunto de modelos más simples y débiles.

¿Cuál es la diferencia entre XGBoost y GBM?

@jbowman tiene la respuesta correcta: XGBoost es una implementación particular de GBM . GBM es un algoritmo y puede encontrar los detalles en Aproximación de función codiciosa: una máquina de aumento de gradiente. XGBoost es una implementación de la GBM , puedes configurar en el GBM para qué aprendiz básico se utilizará.