XGBoost

2.4.9

XGBoost

อัปเดต 2020-05-20 อ่าน 1 นาที
สรุป
  • สมมติฐานของวิธีและสถานการณ์ที่เหมาะกับการใช้งาน.
  • เกณฑ์วัตถุประสงค์และผลต่อพฤติกรรมของโมเดล.
  • แนวทางตั้งค่าและตรวจสอบเพื่อให้ผลลัพธ์เสถียร.

สัญชาตญาณ #

การเข้าใจวิธีนี้ควรดูสมมติฐานของโมเดล ลักษณะข้อมูล และผลของการตั้งค่าพารามิเตอร์ต่อการทั่วไปของโมเดล

คำอธิบายโดยละเอียด #

XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) คือการใช้งาน gradient boosting ที่เน้นเรื่อง regularization และความเร็ว รองรับการจัดการ missing value การปรับแต่งโครงสร้างต้นไม้ และการฝึกแบบขนาน จึงเป็นตัวเลือกยอดนิยมทั้งในงานจริงและการแข่งขัน