preloader
  • logo lc
  • XGBoost. I po co to komu?

    Będzie o drzewach, lasach i nie tylko... a jednak ani nie o dendrologii, ani nie o leśnictwie…. Drzewa decyzyjne, lasy losowe i...XGBoost. I po co to komu?

     

     

    W pierwszej części zapraszam na prezentację („XGBoost rządzi, ale może jeszcze więcej”), którą dzieli się samouk i trener uczenia maszynowego – Vladimir Alekseichenko.

     

    Zagadnienie poruszone w prezentacji, m.in.:

    • XGBoost
    • drzewa decyzyjne, lasy losowe
    • ważność cech, nieliniowe zależności w cechach
    • learning step (długość kroku), “n estimators” (ilość kroków)
    • wynik pośredni
    • trenowanie drzew z mniejszą i większa głębokością w tym samym modelu

     

     

     

     

     

    W drugiej części podrzucam spis dodatkowych źródeł wiedzy w obrębie tematu:

    => Official GitHub repository

    => XGBoost page

    => Official documentation page

    => Higgs Boson Discovery with Boosted Trees

    => XGBoost: A Scalable Tree Boosting System

     

    Instalacja:

    => XGBoost documentation website

     

    XGBoost w Pythonie:

    => Python Package Introduction

    => XGBoost Python Feature Walkthrough

     

    XGBoost w R:

    => CRAN page for the xgboost package

    => R vignette Package ‘xgboost

    => Discover Your Data

    => XGBoost Presentation

    => XGboost: eXtreme Gradient Boosting

    => Understand your dataset with XGBoost

     

     


     

    Źródło:

    https://www.pexels.com/photo/nature-forest-trees-park-38136/

    https://github.com/dmlc/xgboost

    https://github.com/dmlc/xgboost/tree/master/demo

    https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/

    http://proceedings.mlr.press/v42/chen14.pdf

    https://arxiv.org/abs/1603.02754

    http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html

    https://cran.r-project.org/web/packages/xgboost/index.html

    https://cran.r-project.org/web/packages/xgboost/vignettes/discoverYourData.html

    https://cran.r-project.org/web/packages/xgboost/vignettes/xgboostPresentation.html

    https://cran.r-project.org/web/packages/xgboost/vignettes/xgboost.pdf

    http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/R-package/xgboostPresentation.html

    http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/R-package/discoverYourData.html

    http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_intro.html

    https://github.com/tqchen/xgboost/tree/master/demo/guide-python

     


     

  • To_top_arrow