XGBoosting
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Ciencia de datosDatos y AnalíticaInteligencia artificial
Descripción
XGBoost es un poderoso algoritmo de aprendizaje automático diseñado para optimizar el rendimiento y la eficiencia en tareas de modelado predictivo. Es ampliamente utilizado en ciencia de datos por su velocidad y precisión en el manejo de grandes conjuntos de datos.
Cómo usar XGBoosting?
Para usar XGBoost, comience importando la biblioteca y cargando su conjunto de datos. Luego, defina su modelo, entrénelo con los datos y realice predicciones. Puede ajustar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento y evaluar la precisión del modelo utilizando diversas métricas.
Características principales de XGBoosting:
1️⃣
Boosting
2️⃣
Calibración
3️⃣
Callbacks
4️⃣
CategoricalCheck
5️⃣
Clasificación
Por qué podría ser usado XGBoosting?
| # | Caso de Uso | Estado | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Clasificación Binaria | ✅ | |
| # 2 | Pronóstico de Series Temporales | ✅ | |
| # 3 | Optimización de Hiperparámetros | ✅ | |
Desarrollado por XGBoosting?
El creador de XGBoost es un equipo de dedicados científicos de datos y expertos en aprendizaje automático apasionados por desarrollar algoritmos de vanguardia para modelado predictivo y análisis de datos.