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.
Kilderegister
Siteringer kopiert ordrett fra metodens kilderegister. Ingen påstandsnivåverifisering er underforstått fra dem.
- 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
Kuraterte påstander
Påstander lagret i bevishovedboken, hver med sin egen vurdering.
Denne visningen finner ikke opp en påstandsvurdering når hovedboken ikke har noen.
Relaterte metoder
Generert fra metodegrafen og vist som maskinforslåtte relasjoner – ingen bevispåstand er underforstått.