XGBoost Linear© rappresenta un'implementazione avanzata di un algoritmo gradient boosting con un modello lineare come modello di base. Gli algoritmi Boosting rilevano in modo interattivo i classificatori deboli e li aggiungono ai classificatori forti finali. Il nodo XGBoost Linear in 'watsonx.ai Studio è implementato in Python.
Per ulteriori informazioni sugli algoritmi di boosting, consultare Esercitazioni XGBoost. 1
Si noti che la funzione di convalida incrociata XGBoost non è supportata in 'watsonx.ai Studio. È possibile utilizzare il nodo Partizione per questa funzionalità. Si noti inoltre che XGBoost in 'watsonx.ai Studio esegue automaticamente la codifica one-hot per le variabili categoriche.
1 "Supporti didattici XGBoost Boosting gradiente scalabile e flessibile. Web. © 2015-2016 DMLC.