Go back to the English version of the documentationXGBoost-AS 节点
XGBoost-AS 节点 (SPSS Modeler)
Last updated: 2024年11月22日
XGBoost© 是梯度提升算法的高级实现。 提升算法以迭代方式学习弱分类器,然后将它们添加到最终的强分类器。 XGBoost 非常灵活,提供的许多参数可能会让大多数用户不知所措,因此 "watsonx.ai Studio中的 XGBoost-AS 节点公开了核心功能和常用参数。 XGBoost-AS 节点以 Spark 实现。
有关增强算法的更多信息,请参阅 XGBoost 教程。 1
请注意,"watsonx.ai Studio不支持 XGBoost 交叉验证功能。 您可以使用“分区”节点来实现此功能。 另外请注意,"watsonx.ai Studio中的 XGBoost 会自动对分类变量进行单次编码。
备注信息:
- 在 Mac 上,构建 XGBoost-AS 模型需要 V10.12.3 或更高版本。
- IBM POWER 上不支持 XGBoost。
1 “XGBoost Tutorials。” Scalable and Flexible Gradient Boosting。 Web。 © 2015-2016 DMLC。