Xgb DMatrix ทำอะไร?

2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54

Xgboost ย่อมาจาก eXtreme Gradient Boosting package จุดประสงค์ของวิกเน็ตต์นี้คือการแสดงให้คุณเห็นถึงวิธีการใช้งาน Xgboost เพื่อสร้างแบบจำลองและทำนาย มันเป็นการใช้งานที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้ของเฟรมเวิร์กการไล่ระดับการไล่ระดับสีโดย @ friedman2000additive และ @ friedman2001greedy

ต่อมาอาจมีคนถามว่า DMatrix คืออะไร?

DMatrix เป็นโครงสร้างข้อมูลภายในที่ใช้โดย XGBoost ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับทั้งประสิทธิภาพของหน่วยความจำและความเร็วในการฝึกอบรม คุณสามารถสร้าง DMatrix จากพารามิเตอร์ numpy.arrays ข้อมูล (ระบบปฏิบัติการ

ต่อมา คำถามคือ XGBoost ทำงานภายในอย่างไร? XGBoost ทำงานอย่างไร . XGBoost เป็นการใช้งานโอเพ่นซอร์สที่ได้รับความนิยมและมีประสิทธิภาพของอัลกอริธึมต้นไม้ที่เพิ่มการไล่ระดับสี การเพิ่มระดับการไล่ระดับสีคืออัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแล ซึ่งพยายามคาดการณ์ตัวแปรเป้าหมายอย่างแม่นยำโดยการรวมค่าประมาณของชุดแบบจำลองที่ง่ายกว่าและอ่อนแอกว่า

คำถามก็คือ การใช้ XGBoost คืออะไร?

XGBoost เป็นการใช้งานเครื่องไล่ระดับความลาดชันที่ปรับขยายได้และแม่นยำ และได้พิสูจน์แล้วว่าสามารถผลักดันขีดจำกัดของพลังการประมวลผลสำหรับอัลกอริธึมต้นไม้ที่เพิ่มประสิทธิภาพได้ เนื่องจากมันถูกสร้างและพัฒนาเพื่อวัตถุประสงค์เพียงอย่างเดียวของประสิทธิภาพของแบบจำลองและความเร็วในการคำนวณ

XGBoost ทำนายได้อย่างไร?

XGBoost เป็นอัลกอริธึม Machine Learning ที่อิงตามแผนผังการตัดสินใจซึ่งใช้เฟรมเวิร์กการไล่ระดับความชัน ใน คาดการณ์ ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (รูปภาพ ข้อความ ฯลฯ) โครงข่ายประสาทเทียมมักจะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าอัลกอริธึมหรือเฟรมเวิร์กอื่นๆ ทั้งหมด