Глубокое понимание введения XGBoost в машинное обучение
Исчерпывающее введение в XGBoost в машинном обучении
Алгоритм для улучшения скорости и производительности
Что такое машинное обучение?
Это техника изучения паттернов из данных и прогнозирования. Реализация алгоритмов машинного обучения основана на данных. С течением времени мы видим эволюцию алгоритмов, и некоторые алгоритмы, такие как SVM, случайный лес или градиентный бустинг, дают лучший результат на каждом типе данных.
Однако у этих алгоритмов все еще есть некоторые недостатки в терминах переобучения и масштабируемости, что прямо влияет на скорость и производительность моделей. Чтобы преодолеть эти проблемы, исследователи представили библиотеку XGBoost поверх алгоритма градиентного бустинга для улучшения скорости и производительности.
Почему исследователи выбрали градиентный бустинг?
- Giskard выпускает Giskard Bot на платформе HuggingFace бот, который автоматически обнаруживает проблемы с моделями машинного обучения, которые вы загрузили в HuggingFace Hub.
- Эта статья ознакомит вас с RuLES новым рамочным инструментом машинного обучения для оценки соблюдения правил при использовании больших языковых моделей против атак адверсариального типа.
- Эта статья об искусственном интеллекте представляет PolyID ведущий машинный обучение в области открытия высокопроизводительных биоосновных полимеров
- Он очень гибок в использовании для любой тип задачи, например регрессии, классификации, ранжирования и даже основанных на пользовательских проблемах, потому что он гибок для выбора любой функции потерь, но она должна быть дифференцируемой.
- Он надежен и дает лучшую производительность по сравнению с другими алгоритмами.
Исследователи главным образом сосредоточились на трех областях, показанных ниже:
- Гибкость
- Скорость
- Производительность
Мы постараемся понять XGBoost эффективно, основываясь на этих трех моментах.
Гибкость
Гибкость алгоритма сфокусирована на достижимости любых энтузиастов машинного обучения.
- Кросс-платформенность: Модели XGBoost могут использоваться на любой операционной системе, будь то Linux, Windows или Mac.
- Поддержка множества языков: Исследователи создали оболочки XGBoost для его использования на других языках, чтобы упростить проекты системы, такие как Java, Ruby, Python, R, Scala, и т.д.
- Интеграция с библиотеками и инструментами: Он хорошо совместим с различными этапами разработки модели.
- Построение моделей: Он совместим с numpy, pandas, scikit learn и т.д.
- Распределенные вычисления: Он совместим с Spark, Pyspark, Dask и т.д.
- Интерпретируемость модели: Это…
