XGBoost Tree©는 트리 모델을 기본 모델로 사용하는 기울기 부스팅 알고리즘의 고급 구현입니다. 부스팅 알고리즘은 약한 분류자를 반복적으로 학습한 다음 이를 강한 최종 분류자에 추가합니다. XGBoost Tree는 매우 유연하며 대부분의 사용자에게 부담을 줄 수 있는 많은 매개변수를 제공하므로 watsonx.ai 의 XGBoost Tree 노드는 핵심 기능 및 일반적으로 사용되는 매개변수를 표시합니다. 이 노드는 Python으로 구현됩니다.

부스팅 알고리즘에 대한 자세한 정보는 XGBoost Tutorials를 참조하십시오. ¹

XGBoost 교차 검증 기능은 watsonx.ai에서 지원되지 않습니다. 이 기능에는 파티션 노드를 사용할 수 있습니다. 또한 watsonx.ai 의 XGBoost는 범주형 변수에 대해 자동으로 원핫 인코딩을 수행합니다.

¹ "XGBoost 튜토리얼." 확장 가능하고 유연한 그라데이션 증폭. 웹. © 2015-2016 DMLC.