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XGBoost-AS ノード (SPSS Modeler)
XGBoost-AS ノード
最終更新: 2025年2月11日
XGBoost© は、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は非常に柔軟で、多くのパラメータを提供しており、ほとんどのユーザーには圧倒されるかもしれない。そこで、'watsonx.ai StudioのXGBoost-ASノードは、コア機能とよく使われるパラメータを公開している。 XGBoost-AS ノードは Spark で実装されています。
ブースティング・アルゴリズムについて詳しくは、 XGBoost Tutorialsを参照してください。 1
watsonx.ai StudioではXGBoostのクロスバリデーション機能はサポートされていない。 この機能の代わりに、データ区分ノードを使用できます。 また、'watsonx.ai StudioのXGBoostは、カテゴリー変数に対して自動的にワンホットエンコーディングを行うことに注意。
注:
- Mac では、XGBoost-AS モデルを構築するには、バージョン 10.12.3 以上が必要です。
- XGBoost は IBM POWER ではサポートされていません。
1 「XGBoost のチュートリアル。」 スケーラブルかつフレキシブルな勾配ブースティング。 Web. © 2015-2016 DMLC.
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