XGBoost Tree© は、ツリー モデルを基本モデルとして使用する勾配ブースティング・アルゴリズムの高度な実装です。 ブースティング・アルゴリズムでは、弱い分類子に繰り返し学習させ、それを最終的な強い分類子に追加します。 XGBoost ツリーは柔軟性が極めて高く、多くのユーザーを圧倒するほどの多数のパラメーターが用意されています。このため、 watsonx.ai の XGBoost ツリー・ノードでは、コア・フィーチャーおよびよく使用されるパラメーターが公開されています。 このノードは Python で実装されています。

ブースティング・アルゴリズムについて詳しくは、 XGBoost Tutorialsを参照してください。 ¹

XGBoost の交差検証機能は、 watsonx.aiではサポートされないことに注意してください。 この機能の代わりに、データ区分ノードを使用できます。 また、 watsonx.ai の XGBoost では、カテゴリー変数に対してワン・ホット・エンコードが自動的に実行されることにも注意してください。

¹ 「XGBoost のチュートリアル。」 スケーラブルかつフレキシブルな勾配ブースティング。 Web. © 2015-2016 DMLC.