XGBoosting
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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.