Machine learning

XGBoost

XGBoost (Extreme Gradient Boosting) és un algorisme escalable d'arbre de reforç introduït per Tianqi Chen i Carlos Guestrin el 2016. Construeix un predictor potent sumant arbres de decisió un a un, cadascun corregint els errors dels anteriors, i és un mètode de predicció potent àmpliament utilitzat en competicions.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

XGBoost

Arbre de decisió Gradient Boosting Regressió Logística Random Forest Màquina de Vectors de Su…Gradient Boosting d'Apre…Aprenentatge Actiu amb L…AdaBoost Mecanisme d'atenció Bagging (Bootstrap Aggre…

+62 more

Fonts

Chen, T. & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD, 785–794. DOI: 10.1145/2939672.2939785 ↗

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 1). XGBoost (Extreme Gradient Boosting). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.

Arbre de decisióAprenentatge automàtic↔ compare
Gradient BoostingAprenentatge automàtic↔ compare
Regressió LogísticaEstadística per a la recerca↔ compare
Random ForestAprenentatge automàtic↔ compare
Màquina de Vectors de Suport (Classificació)Aprenentatge automàtic↔ compare

Compare side by side →

Citat per

Gradient Boosting d'Aprenentatge Actiu Aprenentatge Actiu amb LightGBM AdaBoost Mecanisme d'atenció Bagging (Bootstrap Aggregating)Impuls bayesià Bayesian LightGBM XGBoost bayesià Ajustament BERT RNN bidireccional Boosting CatBoost Classificació d'imatges amb CNN Xarxa Neuronal Convolucional (Classificació)Puntuació de crèdit (Scorecards, WoE/IV)Arbre de decisió Aprenentatge per Reforç Profund CNN dilatada Ensemble Gradient Boosting Arbre de Decisió Explicable Extra Trees Explicables Gradient Boosting Explicable LightGBM Explicable Random Forest Explicable Apilament d'Empilament Explicable XGBoost explicable Arbres Extra Ajustament fi de GPT Gradient Boosting Graph Attention Network Xarxa Neuronal de Grafs Unitat recurrent amb portes (GRU)Destil·lació del coneixement LightGBM Longformer / BigBird LoRA i PEFT LSTM Mixture of Experts Perceptró multicapa (MLP)Perceptró Multicapa (MLP)Cerca d'Arquitectures Neuronals Neural ODE Gradient Boosting en Línia Random Forest Impuls regularitzat CatBoost Regularitzat Impuls de gradient regularitzat LightGBM Regularitzat Robust Boosting Gradient Boosting Robust Robust LightGBM Robust Random Forest Apilament robust d'ensembles XGBoost robust Autoatenció multi-cap Impulsió auto-supervisada Gradient Boosting auto-supervisat LightGBM auto-supervisat Bosc Aleatori Auto-supervisat Autoagrupació d'empaquetament auto-supervisada Potenciament semisupervisat Gradient Boosting Semi-Supervisat XGBoost semisupervisat Model Seqüència-a-Seqüència SHAP (SHapley Additive exPlanations)Stacking Descens de Gradient Estocàstic (SGD)TextCNN Transformer (NLP)Aprenentatge visual contrastiu

Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →

Llegeix el mètode complet

Method map

Fonts

Com citar aquesta pàgina

Mètodes relacionats

Which method?

Citat per