XGBoosting
Analisador de informações do site
Listado em categorias:
Ciência de DadosDados e AnálisesInteligência artificial



Descrição
XGBoost é um poderoso algoritmo de machine learning projetado para otimizar o desempenho e eficiência em tarefas de modelagem preditiva. É amplamente utilizado em ciência de dados por sua velocidade e precisão no manuseio de grandes conjuntos de dados.
Como usar XGBoosting?
Para usar o XGBoost, comece importando a biblioteca e carregando seu conjunto de dados. Em seguida, defina seu modelo, treine-o nos dados e faça previsões. Você pode ajustar os hiperparâmetros para melhorar o desempenho e avaliar a precisão do modelo usando várias métricas.
Recursos principais de XGBoosting:
1️⃣
Boosting
2️⃣
Calibração
3️⃣
Callbacks
4️⃣
CategoricalCheck
5️⃣
Classificação
Por que usar XGBoosting?
# | Caso de uso | Status | |
---|---|---|---|
# 1 | Classificação Binária | ✅ | |
# 2 | Previsão de Séries Temporais | ✅ | |
# 3 | Otimização de Hiperparâmetros | ✅ |
Desenvolvido por XGBoosting?
O criador do XGBoost é uma equipe de dedicados cientistas de dados e especialistas em machine learning que são apaixonados por desenvolver algoritmos de ponta para modelagem preditiva e análise de dados.