Translation not up to date
XGBoost© to zaawansowana implementacja algorytmu wzmacniania gradientowego. Algorytmy wzmacniania iteracyjnie ucząc się, wyznaczają słabe klasyfikatory i dodają je do ostatecznego silnego klasyfikatora. XGBoost jest bardzo elastyczny i udostępnia wiele parametrów, które mogą być przytłaczające dla większości użytkowników, dlatego węzeł XGBoost-AS w programie Watson Studio ujawnia podstawowe funkcje i powszechnie używane parametry. Węzeł XGBoost-AS jest zaimplementowany w środowisku Spark.
Więcej informacji na temat algorytmów boostingu zawiera sekcja Kursy XGBoost. 1
Należy zauważyć, że funkcja Cross-validation XGBoost nie jest obsługiwana w produkcie Watson Studio. Dla tej funkcji można użyć węzła Partycja. Należy również zauważyć, że program XGBoost w produkcie Watson Studio automatycznie wykonuje jedno-gorące kodowanie dla zmiennych kategorialnych.
- Do budowania modeli XGBoost-AS na platformie Mac wymagana jest wersja 10.12.3 lub wyższa.
- Program XGBoost nie jest obsługiwany w systemie IBM POWER.
1 "XGBoost Tutorials." Scalable and Flexible Gradient Boosting. WWW. © 2015-2016 DMLC.