Translation not up to date
XGBoost© je pokročilá implementace algoritmu gradientu stimulující gradient. Posilovací algoritmy iterativně učí slabé klasifikátory a pak je přidávají do konečného silného klasifikátoru. Komponenta XGBoost je velmi flexibilní a poskytuje mnoho parametrů, které mohou být pro většinu uživatelů ohromující, takže uzel XGBoost-AS v produktu Watson Studio odkrývá základní funkce a běžně používané parametry. Uzel XGBoost-AS je implementován v Spark.
Další informace o zesilovacích algoritmech najdete v tématu Výukové programy XGBoost. 1
Všimněte si, že funkce křížového ověření XGBoost není podporována v produktu Watson Studio. Pro tuto funkci můžete použít uzel oblasti. Všimněte si také, že funkce XGBoost v produktu Watson Studio automaticky provádí jednorázové kódování pro kategoriální proměnné.
- V systému Mac je verze 10.12.3 nebo vyšší požadovaná pro sestavení modelů XGBoust-AS.
- Produkt XGBoost není na platformě IBM POWER podporován.
1 "Výukové programy XGBoost." Rozšiřitelný a flexibilní přechod na přechod. Web. © 2015-2016 DMLC.