XGBoost Tree 节点

XGBoost Tree© 是将树模型用作基本模型的梯度提升算法的高级实现。 提升算法以迭代方式学习弱分类器，然后将它们添加到最终的强分类器。 XGBoost Tree 非常灵活，提供了许多对于大多数用户来说可能是压倒性的参数，因此 watsonx.ai 中的 XGBoost Tree 节点公开了核心功能和常用参数。 此节点使用 Python 进行实现。

有关增强算法的更多信息，请参阅 XGBoost 教程。 ¹

请注意， watsonx.ai中不支持 XGBoost 交叉验证功能。 您可以将“分区”节点用于此功能。 另请注意， watsonx.ai 中的 XGBoost 会自动对分类变量执行一热编码。

¹ “XGBoost Tutorials。” Scalable and Flexible Gradient Boosting。 Web。 © 2015-2016 DMLC。