Machine learningMachine learning
XGBoost شبه المُشرف عليه
يمدّ إطار عمل تعزيز الانحدار XGBoost ليشمل الحالات التي تحمل فيها نسبة ضئيلة فقط من أمثلة التدريب تسميات. من خلال توليد تسميات زائفة للبيانات غير المسماة بشكل تكراري وإعادة التدريب على المجموعة الموسعة، تستخلص الطريقة إشارة من الملاحظات غير المسماة، مما يحسن التعميم عندما تكون البيانات المسماة نادرة.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Chen, T. & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 785–794. DOI: 10.1145/2939672.2939785 ↗
- Chapelle, O., Scholkopf, B. & Zien, A. (Eds.) (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Extreme Gradient Boosting. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/semi-supervised-xgboost
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- تعزيز التدرجتعلم الآلة↔ compare
- انتشار التسميةتعلم الآلة↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare
- XGBoostتعلم الآلة↔ compare