2.4.9
XGBoost
Resumo
- Suposições do modelo e quando o método é apropriado.
- Critérios de otimização e como influenciam o comportamento do modelo.
- Escolhas de implementação e validação para resultados estáveis.
Intuição #
Este método deve ser interpretado através de suas suposições, condições dos dados e como as escolhas de parâmetros afetam a generalização.
Explicação Detalhada #
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.