XGBoost Linear (Knoten)

XGBoost Linear© ist eine erweiterte Implementierung eines Gradienten-Boosting-Algorithmus mit einem linearen Modell als Basismodell. Boosting-Algorithmen lernen iterativ schwache Klassifikationsmerkmale und fügen Sie einem endgültigen starken Klassifikationsmerkmal hinzu. Der Knoten "XGBoost Linear" in SPSS Modeler ist in Python implementiert.

Weitere Informationen zu Boosting-Algorithmen finden Sie in den XGBoost-Lernprogrammen, die unter http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/index.html verfügbar sind. ¹

Hinweis: Die XGBoost-Kreuzvalidierungsfunktion wird in SPSS Modeler nicht unterstützt. Sie können den Partitionsknoten in SPSS Modeler für diese Funktionalität verwenden. Beachten Sie außerdem, dass XGBoost in SPSS Modeler automatisch eine 1-aus-n-Codierung für kategoriale Variablen durchführt.

¹ "XGBoost Tutorials." Scalable and Flexible Gradient Boosting. Web. © 2015-2016 DMLC.