Meetodi tõendite kirje

XGBoost

XGBoost (Extreme Gradient Boosting) is a scalable tree-boosting algorithm introduced by Tianqi Chen and Carlos Guestrin in 2016. It builds a strong predictor by adding decision trees one at a time, each correcting the errors left by the trees before it, and is a powerful prediction method widely used in competitions.

Sources recorded, not reviewed

Allikakirje

Tsiteeringud kopeeritud meetodi allikakirjest sõna-sõnalt. Nendest ei saa järeldada väidete tasemel kinnitust.

XGBoost (Extreme Gradient Boosting)

Taksonoomiline meetodikirje · ml-model / machine-learning

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

Ava täielik meetod

Kureeritud väited

Väited on salvestatud tõendite registrisse, igal oma hinnanguga.

Kureeritud väiteid veel pole

See vaade ei loo väite hinnangut, kui registris seda pole.

Seotud meetodid

Genereeritud meetodigraafist ja kuvatud masina soovitatud seostena – väiteid ei järeldata.

Same method familyDecision Treemachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyGradient Boostingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoLogistic Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRandom Forestmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySupport Vector Machinemachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.