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xgboosttreenode のプロパティー
xgboosttreenode のプロパティー
最終更新: 2025年2月11日
XGBoost Tree© は、ツリー モデルを基本モデルとして使用する勾配ブースティング・アルゴリズムの高度な実装です。 ブースティング・アルゴリズムでは、弱い分類子に繰り返し学習させ、それを最終的な強い分類子に追加します。 XGBoost ツリーは柔軟性が極めて高く、多くのユーザーを圧倒するほどの多数のパラメーターが用意されています。このため、SPSS Modeler の XGBoost ツリー・ノードでは、コア・フィーチャーおよびよく使用されるパラメーターが公開されています。 このノードは Python で実装されています。
プロパティー |
データ・タイプ | プロパティーの説明 |
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ブール値 | このオプションを選択すると、上流のデータ型ノードからのフィールド情報ではなく、ここで指定したフィールド情報がこのノードで使用されます。 このオプションを選択した後、必要に応じてフィールドを指定します。 |
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フィールド | 対象フィールド。 |
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フィールド | 入力フィールド。 |
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string | モデルの構築用のツリー手法。 指定可能な値は、 、 、または です。 デフォルトは です。 |
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整数 | モデル作成用の num boost round 値。 と の間の値を指定します。 デフォルトは です。 |
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整数 | ツリーの成長の最大深度。 以上の値を指定してください。 デフォルトは です。 |
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Double | ツリーの成長のための子の重みの最小値。 以上の値を指定してください。 デフォルトは です。 |
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Double | ツリーの成長の差分ステップの最大数。 以上の値を指定してください。 デフォルトは です。 |
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string | 学習タスクの目的タイプ。 可能な値は、 、 、 、 、 、 、 、または です。 フラグ型対象の場合は、 または のみを使用できることに注意してください。 を使用した場合、スコア結果には および XGBoost の目的タイプが表示されます。 |
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ブール値 | 早期停止機能を使用するかどうか。 デフォルトは です。 |
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整数 | 学習を続行するには、少なくとも早期停止ラウンドごとに検証エラーが減少する必要があります。 デフォルトは です。 |
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Double | 検証エラーに使用する入力データの比率。 デフォルトは です。 |
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整数 | 乱数シード。 と の間の任意の数値です。 デフォルトは です。 |
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Double | 過剰適合を制御するためのサブサンプル。 と の間の値を指定します。 デフォルトは です。 |
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Double | 過剰適合を制御するためのイータ。 と の間の値を指定します。 デフォルトは です。 |
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Double | 過剰適合を制御するためのガンマ。 以上の数値を指定します。 デフォルトは です。 |
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Double | 過剰適合を制御するためのツリー別の列サンプル。 と の間の値を指定します。 デフォルトは です。 |
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Double | 過剰適合を制御するためのレベル別の列サンプル。 と の間の値を指定します。 デフォルトは です。 |
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Double | 過剰適合を制御するためのラムダ。 以上の数値を指定します。 デフォルトは です。 |
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Double | 過剰適合を制御するためのアルファ。 以上の数値を指定します。 デフォルトは です。 |
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Double | 不均衡データ・セットを扱うためのスケールの正の重み。 デフォルトは です。 |
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