Данные
Подготовить признаки и примеры.
XGBoost
Изучите обучение и оценку модели с XGBoost.
Что такое XGBoost
XGBoost — библиотека алгоритмов градиентного бустинга для машинного обучения.
Где пригодится
Модель
Обучить учебный алгоритм.
Оценка
Проверить качество на отдельных данных.
Курсы с XGBoost
На KURSEZ пока не добавлены страницы курсов с XGBoost. Когда они появятся, здесь можно будет изучить и сравнить программы.
Что важно знать об инструменте «XGBoost»
XGBoost предоставляет реализацию алгоритмов градиентного бустинга для задач машинного обучения. Модель обучают на подготовленных признаках и примерах.
Библиотеку применяют в аналитических задачах, включая классификацию и регрессию. Освоение обучения и оценки помогает сравнивать модели на данных.
Качество зависит от данных, признаков и метода проверки. Исключайте утечку данных и оценивайте результат на независимой выборке.
Что посмотреть дальше
Инструменты
Программы, сервисы, языки и технологии помогают решать разные задачи. Выберите инструмент и узнайте, где его изучить.
Открыть