2.4.9
XGBoost
Σύνοψη
- Υποθέσεις μοντέλου και πότε η μέθοδος είναι κατάλληλη.
- Κριτήρια βελτιστοποίησης και πώς επηρεάζουν τη συμπεριφορά του μοντέλου.
- Επιλογές υλοποίησης και επικύρωσης για σταθερά αποτελέσματα.
Εισαγωγή #
Αυτή η μέθοδος πρέπει να ερμηνευτεί μέσω των υποθέσεών της, των συνθηκών δεδομένων και του τρόπου με τον οποίο οι επιλογές παραμέτρων επηρεάζουν τη γενίκευση.
Αναλυτική Επεξήγηση #
XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) is a gradient boosting implementation that focuses on regularisation and speed. It offers rich features such as missing-value handling, tree optimisations, and parallel training, making it a staple in competitions and production.