手法証拠記録
Robust XGBoost
Robust XGBoost combines the scalable gradient boosting framework of XGBoost with robust loss functions — primarily the Huber loss or its variants — to produce a gradient boosted tree ensemble that resists the distorting influence of outliers. By replacing the squared-error objective with a loss that down-weights large residuals, the model delivers reliable predictions on continuous targets even when training data contain extreme values or label noise.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
Robust XGBoost (Extreme Gradient Boosting with Robust Loss Functions)
分類的手法記録 · ml-model / machine-learning
- 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
- Huber, P. J. (1964). Robust Estimation of a Location Parameter. The Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73–101. · DOI 10.1214/aoms/1177703732
キュレーションされた主張
主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。
まだキュレーションされた主張はありません
このビューは、台帳に主張評価がない場合、主張評価を生成しません。
関連手法
手法グラフから生成され、機械が提案した関係として表示されます — 証拠主張は推論されません。