XGBoost (ускорение)

Обзор XGBoost
- XGBoost — это библиотека с открытым исходным кодом для повышения градиента, поддерживающая множество языков программирования.
- Она предназначена для масштабируемости, переносимости и распределенных вычислений.
- XGBoost используется в соревнованиях по машинному обучению и приобрел популярность в середине 2010-х.
История и развитие
- XGBoost был разработан Тяньци Ченом в рамках сообщества распределенного машинного обучения.
- Изначально это было терминальное приложение с конфигурацией libsvm.
- После использования в Higgs Machine Learning Challenge XGBoost стал известен в кругах ML.
- Были созданы пакеты для Python, R, а также для других языков.
- XGBoost интегрирован с scikit-learn и caret для Python и R соответственно.
Особенности и алгоритм
- XGBoost отличается от других алгоритмов повышения градиента грамотным наказанием деревьев, пропорциональным уменьшением конечных узлов и другими особенностями.
- Алгоритм XGBoost использует метод Ньютона-Рафсона для оптимизации функции потерь.
Награды и рекомендации
- XGBoost получил премию Джона Чемберса и премию в области физики высоких энергий за машинное обучение.

XGBoost

XGBoost (ускорение)

Обзор XGBoost

История и развитие

Особенности и алгоритм

Награды и рекомендации

Полный текст статьи:

XGBoost — Википедия

Оставьте комментарий Отменить ответ

XGBoost

XGBoost (ускорение)

Обзор XGBoost

История и развитие

Особенности и алгоритм

Награды и рекомендации

Полный текст статьи:

XGBoost — Википедия

Похожие статьи:

Оставьте комментарий Отменить ответ