gbm पर टैग किए गए जवाब

मैं GBM और XGBOOST के बीच महत्वपूर्ण अंतर को समझने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने इसे Google करने की कोशिश की, लेकिन दोनों एल्गोरिदम के बीच अंतर को समझाते हुए कोई अच्छा जवाब नहीं मिल सका और क्यों xgboost लगभग हमेशा GBM से बेहतर प्रदर्शन करता है। क्या है …

40 machine-learning  algorithms  xgboost  ensemble-modeling  gbm 

मैं 100 न्यूमेरिक फीचर्स के साथ 50k उदाहरणों पर एक ढाल बढ़ाने वाले मॉडल को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं। XGBClassifierमेरी मशीन पर 43 सेकंड के भीतर 500 पेड़ लगाता है, जबकि GradientBoostingClassifier1 मिनट और 2 सेकंड में केवल 10 पेड़ (!) को संभालता है :( मैंने 500 …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

मैं वर्तमान में 21 सुविधाओं (कुछ 150 सुविधाओं की सूची में से चयनित) के साथ डेटा-सेट पर XGBoost का उपयोग कर रहा हूं, फिर ~ 98 सुविधाओं को प्राप्त करने के लिए एक-हॉट ने उन्हें कोडित किया। इन 98 में से कुछ विशेषताएं कुछ हद तक बेमानी हैं, उदाहरण के …

23 feature-selection  correlation  xgboost  gbm 

जहां तक ​​मुझे पता है, रैंक मॉडल्स को सीखने के लिए, आपको डेटासेट में तीन चीजें होनी चाहिए: लेबल या प्रासंगिकता समूह या क्वेरी आईडी सुविधा वेक्टर उदाहरण के लिए, डेटा को रैंक करने वाले Microsoft लर्निंग इस प्रारूप (लेबल, समूह आईडी और सुविधाओं) का उपयोग करता है। 1 qid:10 …

14 search  ranking  xgboost  gbm 

पृष्ठभूमि: में xgboost यात्रा की कोशिश करता एक पेड़ फिट करने के लिए च टी सब कुछ खत्म n उदाहरण जो उद्देश्य निम्नलिखित को कम करता है:tttftftf_tnnn ∑i=1n[gift(xi)+12hif2t(xi)]∑i=1n[gift(xi)+12hift2(xi)]\sum_{i=1}^n[g_if_t(x_i) + \frac{1}{2}h_if_t^2(x_i)] जहां पहले के आदेश और हमारे पिछले श्रेष्ठ अनुमान से अधिक दूसरा आदेश डेरिवेटिव हैं y (पुनरावृत्ति से टी - …

12 xgboost  gbm