Nó XGBoost-AS

XGBoost© é uma implementação avançada de um algoritmo de boosting de gradiente. Os algoritmos de boosting aprendem iterativamente classificadores fracos e os incluem em um classificador forte final. O XGBoost é muito flexível e fornece muitos parâmetros que podem ser opressores para a maioria dos usuários, portanto, o nó XGBoost-AS no watsonx.ai Studio expõe os recursos principais e os parâmetros comumente usados. O nó XGBoost-AS é implementado no Spark.

Para obter mais informações sobre impulsionar algoritmos, consulte o Tutoriais XGBoost. 1

Observe que a função de validação cruzada do XGBoost não é suportada no watsonx.ai Studio. É possível usar o nó de partição para esta funcionalidade. Observe também que o XGBoost no watsonx.ai Studio realiza a codificação one-hot automaticamente para variáveis categóricas.

Notas:
  • No Mac, a versão 10.12.3 ou mais recente é necessária para construir modelos XGBoost-AS.
  • O XGBoost não é suportado no IBM POWER.

1 "Tutoriais do XGBoost." Aumento de gradiente escalável e flexível. Web. © 2015 -2016 DMLC.