XGBoosting
Analisis informasi situs web
Terdaftar dalam kategori:
Ilmu DataData dan AnalitikaKecerdasan buatan
Deskripsi
XGBoost adalah algoritma machine learning yang kuat yang dirancang untuk mengoptimalkan kinerja dan efisiensi dalam tugas pemodelan prediktif. Ini banyak digunakan dalam ilmu data karena kecepatan dan akurasinya dalam menangani dataset besar.
Cara menggunakan XGBoosting?
Untuk menggunakan XGBoost, mulailah dengan mengimpor pustaka dan memuat dataset Anda. Kemudian, tentukan model Anda, latih dengan data, dan buat prediksi. Anda dapat menyesuaikan hiperparameter untuk meningkatkan kinerja dan mengevaluasi akurasi model menggunakan berbagai metrik.
Fitur inti dari XGBoosting:
1️⃣
Boosting
2️⃣
Calibration
3️⃣
Callbacks
4️⃣
CategoricalCheck
5️⃣
Classification
Mengapa bisa digunakan XGBoosting?
| # | Kasus Penggunaan | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Binary Classification | ✅ | |
| # 2 | Time Series Forecasting | ✅ | |
| # 3 | Hyperparameter Optimization | ✅ | |
Dikembangkan oleh XGBoosting?
Pembuat XGBoost adalah tim ilmuwan data dan ahli machine learning yang berdedikasi yang bersemangat dalam mengembangkan algoritma canggih untuk pemodelan prediktif dan analisis data.