Machine learning
XGBoost
XGBoost (تعزيز التدرج المتطرف) هو خوارزمية شجرية قابلة للتطوير تم تقديمها بواسطة Tianqi Chen و Carlos Guestrin في عام 2016. تبني هذه الخوارزمية مُتنبئًا قويًا عن طريق إضافة أشجار القرار واحدة تلو الأخرى، حيث تقوم كل شجرة بتصحيح الأخطاء التي تركتها الأشجار السابقة، وهي طريقة تنبؤ قوية تُستخدم على نطاق واسع في المسابقات.
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.
+62 more
المصادر
- Chen, T. & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD, 785–794. DOI: 10.1145/2939672.2939785 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). XGBoost (Extreme Gradient Boosting). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/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.
- شجرة القرار (Decision Tree)تعلم الآلة↔ compare
- تعزيز التدرجتعلم الآلة↔ compare
- الانحدار اللوجستيإحصاء البحث↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare
- آلة المتجهات الداعمة (التصنيف)تعلم الآلة↔ compare
يُستشهد بها في
تعزيز التدرج التعلم النشطالتعلم النشط باستخدام LightGBMAdaBoostآلية الانتباهالتعبئة (تجميع العينات العشوائية)تعزيز بايزيبايزيان لايت جي بي إمإكس جي بي أوست البايزيضبط نموذج بيرت الدقيقشبكة عصبية متكررة ثنائية الاتجاهالتعزيزCatBoostتصنيف الصور باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية (CNN)الشبكة العصبية التلافيفية (التصنيف)تسجيل الائتمان (بطاقات الأداء، WoE/IV)شجرة القرار (Decision Tree)التعلم المعزز العميقشبكة الالتفاف المتمددة (Dilated CNN)تعزيز التدرج (Gradient Boosting)شجرة القرار القابلة للتفسيرالشرحيات المتطرفة (Explainable Extra Trees)شرح تعزيز التدرج (Explainable Gradient Boosting)LightGBM القابل للتفسيرالغابة العشوائية القابلة للتفسيرالتجميع التراصيبي القابل للتفسيرإكس جي بي أو أو إس تي القابل للتفسيرالأشجار الإضافية (Extra Trees)ضبط نماذج GPT الدقيقتعزيز التدرجشبكة الانتباه الرسوميةالشبكات العصبية البيانية (GNNs)وحدة التكرار المسورة (GRU)تقطير المعرفةلايت جي بي إملونغفورمر / بيغ بيردLoRA و PEFTشبكة الذاكرة قصيرة وطويلة الأمدمزيج الخبراءالشبكة العصبونية متعددة الطبقات (MLP)الشبكة العصبية متعددة الطبقات (MLP)Neural Architecture Searchالمعادلة التفاضلية العصبية العاديةتعزيز التدرج الفوريالغابات العشوائيةالتعزيز المنتظمكاتي بوست المُنتَظِم (Regularized CatBoost)تعزيز التدرج المنتظمتطبيق LightGBM المُنتظم (Regularized LightGBM)تعزيز قويتعزيز التدرج القويLightGBM المعزز بالمتانة (Robust LightGBM)الغابة العشوائية القويةالتجميع التراكمي المتين (Robust Stacking Ensemble)XGBoost القوي (Robust XGBoost)الانتباه الذاتي متعدد الرؤوسالتعزيز ذاتي الإشرافالتعزيز التدرجي ذاتي الإشرافLightGBM ذاتي الإشرافالغابات العشوائية ذاتية الإشرافالتجميع التكديسي ذاتي الإشرافالتعزيز شبه المُشرف عليهتعزيز التدرج شبه المُشرف عليهXGBoost شبه المُشرف عليهنموذج التسلسل إلى التسلسلSHAP (SHapley Additive exPlanations)التكديسالانحدار التدرجي العشوائي (SGD)TextCNNالمُحوِّل (NLP)التعلم التبايني البصري