Nodo XGBoost Tree

XGBoost Tree© es una implementación avanzada de un algoritmo de aumento de gradiente con un modelo de árbol como modelo base. Los algoritmos de aumento conocen de forma iterativa los clasificadores débiles y, a continuación, los añaden a un clasificador fuerte final. XGBoost Tree es muy flexible y proporciona muchos parámetros que pueden ser abrumadores para la mayoría de los usuarios, por lo que el nodo XGBoost Tree en ' watsonx.ai Studio ' expone las características principales y los parámetros más utilizados. El nodo se implementa 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.