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XGBoost-AS 노드(SPSS Modeler)
마지막 업데이트 날짜: 2024년 11월 21일
XGBoost©는 기울기 부스팅 알고리즘의 고급 구현입니다. 부스팅 알고리즘은 약한 분류자를 반복적으로 학습한 다음 이를 강한 최종 분류자에 추가합니다. XGBoost는 매우 유연하고 대부분의 사용자에게 압도적일 수 있는 많은 파라미터를 제공하므로 ' watsonx.ai Studio '의 XGBoost-AS 노드에는 핵심 기능과 일반적으로 사용되는 파라미터가 노출되어 있습니다. XGBoost-AS 노드는 Spark로 구현됩니다.
부스팅 알고리즘에 대한 자세한 정보는 XGBoost Tutorials를 참조하십시오. 1
' watsonx.ai Studio'에서는 XGBoost 교차 유효성 검사 기능이 지원되지 않습니다. 이 기능에는 파티션 노드를 사용할 수 있습니다. 또한 ' watsonx.ai Studio '의 XGBoost는 범주형 변수에 대해 자동으로 원핫 인코딩을 수행한다는 점에 유의하세요.
참고:
- Mac의 경우, XGBoost-AS 모델을 작성하기 위해 버전 10.12.3 이상이 필요합니다.
- XGBoost는 IBM POWER에서 지원되지 않습니다.
1 "XGBoost 튜토리얼." 확장 가능하고 유연한 그라데이션 증폭. 웹. © 2015-2016 DMLC.