Az xgboost egy osztályozó?
Pontszám: 4,9/5 ( 28 szavazat )Az XGBoost egy döntési fa alapú gépi tanulási algoritmus , amely gradiensnövelő keretrendszert használ. ... Az algoritmus a következő módokon különbözteti meg magát: Alkalmazások széles köre: Regressziós, osztályozási, rangsorolási és felhasználó által definiált előrejelzési problémák megoldására használható.
Az XGBoost osztályozás vagy regresszió?
Az XGboost a legszélesebb körben használt algoritmus a gépi tanulásban, függetlenül attól, hogy a probléma osztályozási vagy regressziós probléma . Az összes többi gépi tanulási algoritmushoz képest jó teljesítményéről ismert.
Használható az XGBoost osztályozáshoz?
Az XGBoost egy wrapper osztályt biztosít, amely lehetővé teszi a modellek osztályozóként vagy regresszorként történő kezelését a scikit-learn keretrendszerben. Ez azt jelenti, hogy a teljes scikit-learn könyvtárat használhatjuk az XGBoost modellekkel. Az XGBoost osztályozási modell neve XGBClassifier .
Hogyan működik az XGBoost osztályozó?
Az XGBoost egy népszerű és hatékony nyílt forráskódú megvalósítása a gradiens-növelt fák algoritmusának . A gradiensnövelés egy felügyelt tanulási algoritmus, amely egyszerűbb, gyengébb modellek halmazának becsléseinek kombinálásával próbál meg pontosan megjósolni egy célváltozót.
A gradiens növeli az osztályozót?
A gradiensnövelő osztályozók olyan gépi tanulási algoritmusok csoportját alkotják , amelyek sok gyenge tanulási modellt kombinálnak egy erős prediktív modell létrehozása érdekében. A döntési fákat általában színátmenet-növeléskor használják.
XGBoost: Hogyan működik, egy példával.
Az XGBoost jobb, mint a Sklearn?
Számomra úgy tűnik, hogy az XGboostból származó végeredmény ugyanaz, mint a Python implementációban, de a fő különbség az, hogy az XGboost hogyan találja meg a legjobb felosztást az egyes regressziós fákban. Alapvetően az XGBoost ugyanazt az eredményt adja, de gyorsabb .
Az AdaBoost gradienst növeli?
Az AdaBoost az első olyan erősítő algoritmus, amely speciális veszteségfüggvénnyel rendelkezik. Másrészt a Gradient Boosting egy általános algoritmus, amely segít az additív modellezési probléma közelítő megoldásainak keresésében. Így a Gradient Boosting rugalmasabb, mint az AdaBoost.
Az XGBoost jobb, mint a véletlenszerű erdő?
A véletlenszerű erdő és a gradiens növelés előnyeinek kombinálásával az XGBoost tízszer alacsonyabb előrejelzési hibát adott, mint az én esetemben a boost vagy a véletlenszerű erdő. ... A helyes eredménynél az XGBoost még mindig a legalacsonyabb tesztelési rmse-t adta, de közel volt a másik két módszerhez.
Miért olyan népszerű az XGBoost?
Az XGBoost a gradiensnövelő gépek skálázható és pontos megvalósítása, és bebizonyosodott, hogy feszegeti a számítási teljesítmény határait a boosted trees algoritmusok esetében, mivel a modell teljesítményének és számítási sebességének egyetlen célja volt.
Az XGBoost a legjobb algoritmus?
Az XGBoost egy döntési fa alapú gépi tanulási algoritmus, amely gradiensnövelő keretrendszert használ. Strukturálatlan adatokat (képeket, szöveget stb.) érintő előrejelzési problémák esetén azonban a kis-közepes strukturált/táblázatos adatok esetében a döntési fa alapú algoritmusok jelenleg a legjobbak a kategóriában .
Szüksége van az XGBoost skálázásra?
Az indoklása valóban helyes: a döntési fák nem igénylik a bemeneteik normalizálását; és mivel az XGBoost alapvetően döntési fákból álló ensemble algoritmus, nem igényel normalizálást a bemeneteknél sem .
Az XGBoost mély tanulás?
Leírunk egy új mély tanulási modellt - a Convolutional eXtreme Gradient Boosting (ConvXGB) osztályozási problémákat a konvolúciós neurális hálókon és Chen és munkatársai XGBoostján. A képadatok mellett a ConvXGB az általános osztályozási problémákat is támogatja egy adat-előfeldolgozó modullal.
Miért jobb az XGBoost, mint a logisztikai regresszió?
Az XgBoost gyakran jobban teljesít, mint a logisztikai regresszió . A CatBoost-ot akkor használnám, ha sok kategorikus funkcióm van, vagy ha nincs időm a hiperparaméterek hangolására. Érdemes időt fektetni egy fellendítő modellbe (mindig több időt vesz igénybe, mint a logisztikai regresszió), mert megéri.
A regresszió egy XGBoost?
A regressziós prediktív modellezési problémák magukban foglalják egy számérték, például dollárösszeg vagy magasság előrejelzését. Az XGBoost közvetlenül használható regressziós prediktív modellezéshez. ... Az XGBoost a gradiens-növelés hatékony megvalósítása, amely regressziós prediktív modellezésre használható.
Mi a különbség az AdaBoost és az XGBoost között?
Az XGBoost fő előnye a villámgyorssága más algoritmusokhoz, például az AdaBoosthoz képest, valamint a szabályzási paramétere, amely sikeresen csökkenti a szórást. ... Az XGBoost azonban nehezebb megérteni, megjeleníteni és hangolni, mint az AdaBoost és a véletlenszerű erdők.
Az XGBoost egy algoritmus?
Az XGBoost egy olyan algoritmus, amely a közelmúltban uralja az alkalmazott gépi tanulást és a Kaggle versenyeket a strukturált vagy táblázatos adatokért. Az XGBoost a sebesség és a teljesítmény érdekében tervezett gradiens-növelt döntési fák megvalósítása .
A CatBoost jobb, mint az XGBoost?
A CatBoost 0.6-os verziójától kezdve egy betanított CatBoost fa rendkívül gyorsabban képes előre jelezni, mint akár az XGBoost, akár a LightGBM. A másik oldalon a CatBoost kategorikus adatok belső azonosítása jelentősen lelassítja a képzési időt az XGBoosthoz képest, de a jelentések még mindig sokkal gyorsabbak, mint az XGBoost.
Még mindig az XGBoost a legjobb?
Az XGBoost továbbra is nagyszerű választás a valós gépi tanulási problémák széles skálájához . A neurális hálózatok, különösen az LSTM-ekkel rendelkező visszatérő neurális hálózatok általában jobbak az idősoros előrejelzési feladatokhoz. A gépi tanulásban nincs „ingyen ebéd”, és minden algoritmusnak megvannak a maga előnyei és hátrányai.
A random erdő gyorsabb, mint az XGBoost?
A legtöbb ésszerű esetben az xgboost lényegesen lassabb lesz, mint egy megfelelően párhuzamosított véletlenszerű erdő . Ha még nem ismeri a gépi tanulást, azt javaslom, hogy ismerje meg a döntési fák alapjait, mielőtt megpróbálná megérteni a feljavítást vagy a zsákolást.
Mikor ne használjam az XGBoost-ot?
- Képfelismerés.
- Számítógépes látás.
- Természetes nyelvi feldolgozási és megértési problémák.
- Amikor a betanítási minták száma lényegesen kisebb, mint a jellemzők száma.
Mi az XGBoost előnye?
Az XGBoost algoritmus előnyei a gépi tanulásban. Az XGBoost egy hatékony és könnyen használható algoritmus, amely más algoritmusokhoz képest nagy teljesítményt és pontosságot biztosít . Az XGBoost a GBM rendszeresített verziójaként is ismert.
A Random Forest együttes tanul?
A véletlen erdő egy ensemble gépi tanulási algoritmus . Talán ez a legnépszerűbb és legszélesebb körben használt gépi tanulási algoritmus, mivel jó vagy kiváló teljesítményt nyújt az osztályozási és regressziós prediktív modellezési problémák széles körében.
Miért gyorsabb az XGBoost, mint a GBM?
Az XGBoost a Gradient Boosting rendszeresebb formája . Az XGBoost fejlett legalizálást (L1 és L2) használ, ami javítja a modell általánosítási képességeit. Az XGBoost nagy teljesítményt nyújt a Gradient Boostinghoz képest. Képzése nagyon gyors, és párhuzamosítható/elosztható klaszterek között.
Miért jobb a gradiens növelése, mint a véletlenszerű erdő?
A véletlenszerű erdők és a gradiens növelése különböző területeken kiváló. A véletlenszerű erdők jól teljesítenek a több osztályú objektumészlelésben és a bioinformatikában, amelyek általában sok statisztikai zajjal járnak. A Gradient Boosting jól teljesít, ha kiegyensúlyozatlan adatokkal rendelkezik, például valós idejű kockázatértékelés során .
Miért jó a gradiens növelése?
A gradiens növelése egy mohó algoritmus, és gyorsan túlillesztheti a képzési adatkészletet. Előnyös lehet az algoritmus különböző részeit megbüntető szabályzási módszerekből, és általában javítja az algoritmus teljesítményét a túlillesztés csökkentésével .