XGBoost Linear© es una implementación avanzada de un algoritmo de aumento de gradiente con un modelo lineal como modelo base. Los algoritmos de aumento conocen de forma iterativa los clasificadores débiles y, a continuación, los añaden a un clasificador fuerte final. El nodo XGBoost Linear en ' watsonx.ai Studio ' está implementado en Python.
Para obtener más información sobre los algoritmos de aumento, consulte las Guías de aprendizaje de XGBoost. 1
Tenga en cuenta que la función de validación cruzada XGBoost no es compatible con ' watsonx.ai Studio. Puede utilizar el nodo Partición para esta funcionalidad. Observe también que XGBoost en ' watsonx.ai Studio ' realiza la codificación one-hot automáticamente para variables categóricas.
1 "Guías de aprendizaje de XGBoost." Aumento de gradiente escalable y flexible. Web. © 2015-2016 DMLC.