Что такое легкий ГБМ? Light GBM — это платформа повышения градиента, в которой используется алгоритм обучения на основе дерева. Чем он отличается от других древовидных алгоритмов? Light GBM увеличивает дерево по вертикали , в то время как другой алгоритм выращивает деревья по горизонтали, что означает, что Light GBM увеличивает дерево по листьям , в то время как другой алгоритм увеличивает по уровням. Он выберет лист с максимальными дельта-потерями для роста. При..

Набор данных: Вечно одинокий. 465 ответов на опрос на Reddit . Функция для предсказания: a tempted_suicide — ДА или НЕТ. Алгоритм: CatBoost (Python) — из-за его врожденной способности обрабатывать категориальные функции из коробки без особой предварительной обработки. ПРОБЛЕМНЫЕ ОСОБЕННОСТИ: job_description: где люди писали такие вещи, как «батюшка» или «хрюканье», или просто не отвечали. Я пытался очистить это, но, возможно, это не стоит усилий. Например, я..

XGBoost означает « Экстремальное усиление градиента ». Это алгоритм на основе дерева решений, который используется в машинном обучении. XGBoost использует структуру повышения градиента. Все эти концепции будут объяснены в этой статье: ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ Деревья решений — это структуры, состоящие из набора конечных узлов, ветвей, а также внутренних узлов. Каждый конечный узел представляет собой метку класса . Внутренний узел представляет атрибуты , а ветви соединяют листья с..

Могут ли киностудии и связанные с ними заинтересованные стороны использовать метод прогнозирования для прогнозирования дохода, который может принести новый фильм, на основе нескольких заданных входных атрибутов, таких как бюджет, время выполнения, год выпуска, популярность и т. Д.? Цель проекта Основная цель - построить модель машинного обучения для прогнозирования доходов от нового фильма с учетом таких характеристик, как бюджет, даты выхода, жанры. Производительность моделирования..

Интерпретируемость модели Объяснимая машина повышения Так же точен, как повышение градиента, так же интерпретируется как линейная регрессия. Компромисс между интерпретируемостью и точностью В сообществе машинного обучения я часто слышу и читаю о понятиях интерпретируемости и точности и о том, как найти компромисс между ними. Обычно это изображают примерно так: Вы можете прочитать это следующим образом: Линейная регрессия и деревья решений - это довольно простые..