Knoten "XGBoost Linear"
XGBoost Linear© ist eine erweiterte Implementierung eines Gradienten-Boosting-Algorithmus mit einem linearen Modell als Basismodell. Boosting-Algorithmen lernen iterativ schwache Klassifikationsmerkmale und fügen Sie einem endgültigen starken Klassifikationsmerkmal hinzu. Der Knoten "XGBoost Linear" in watsonx.ai ist in Pythonimplementiert.
Weitere Informationen zu Boosting-Algorithmen finden Sie unter XGBoost Tutorials. 1
Beachten Sie, dass die XGBoost-Kreuzvalidierungsfunktion in watsonx.ainicht unterstützt wird. Zu diesem Zweck können Sie den Partitionsknoten verwenden. Beachten Sie auch, dass XGBoost in watsonx.ai automatisch eine Hot-Codierung für kategoriale Variablen ausführt.
1 "XGBoost Tutorials." Skalierbares und flexibles Gradientenboosting. Web. © 2015 -2016 DMLC.