Machine learning

XGBoost

XGBoost (Extreme Gradient Boosting) je skalabilni algoritam za pojačavanje stabala (tree-boosting) koji su 2016. godine predstavili Tianqi Chen i Carlos Guestrin. On gradi snažan prediktor dodavanjem stabala odlučivanja jedno po jedno, gde svako ispravlja greške koje su ostavila prethodna stabla, i predstavlja moćnu metodu predviđanja široko korišćenu u takmičenjima.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte celu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.

Prijavite se

Method map

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

XGBoost

Дрво одлучивања Градијентно појачање Logistička regresija Slučajna šuma Support Vector Machine (…Активно учење са градије…Aktivno učenje LightGBM AdaBoost Mehanizam pažnje Bagging (Bootstrap Aggre…

+62 more

Izvori

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

Kako citirati ovu stranicu

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

Дрво одлучивањаMašinsko učenje↔ compare
Градијентно појачањеMašinsko učenje↔ compare
Logistička regresijaIstraživačka statistika↔ compare
Slučajna šumaMašinsko učenje↔ compare
Support Vector Machine (Klasifikacija)Mašinsko učenje↔ compare

Compare side by side →

Citirana u

Активно учење са градијентним појачавањем Aktivno učenje LightGBM AdaBoost Mehanizam pažnje Bagging (Bootstrap Aggregating)Bajezijansko pojačavanje Bajezijanski LightGBM Bajezijanski XGBoost BERT fine-tuning Bidirectional RNN Boosting CatBoost Класификација слика помоћу ЦНН-а Konvoluciona neuronska mreža (klasifikacija)Kreditno bodovanje (tabele rezultata, WoE/IV)Дрво одлучивања Дубоко појачавајуће учење Konvolucione neuronske mreže sa proširenjem (Dilated CNN)Ensemble Gradient Boosting Објашњиво стабло одлучивања Екстремно рандомизована стабла са објашњењем (Explainable Extra Trees)Objašnjivo gradijentno pojačavanje Објашњиви ЛајтГБМ Објашнјиви случајни шум Objašnjivo slaganje (Explainable Stacking Ensemble)Objašnjivi XGBoost Екстра дрвећа GPT fino-podešavanje Градијентно појачање Графова мрежа са пажњом (Graph Attention Network, GAT)Графова неуронска мрежа Gated Recurrent Unit (GRU)Дистилација знања LightGBM Longformer / BigBird LoRA i PEFT LSTM Mešavina eksperata Višeslojni perceptron (MLP)Višeslojni perceptron (MLP)Pretraga neuronske arhitekture Неуронска ОДУ Online gradijentno pojačavanje Slučajna šuma Регуларизовано појачање Регуларизовани CatBoost Регуларизовано појачање градијента Регуларизовани LightGBM Robusni Būsting Робусно појачање градијента Робусни ЛајтГБМ Робусна насумична шума Robustno slaganje Robustni XGBoost Višeglava sopstvena pažnja Samostalno nadgledano pojačavanje Samonadzorirano pojačavanje gradijenta Сâмонадгледано учење са LightGBM Samo-nadgledane nasumične šumske Samostalno nadgledano slaganje ansambala Polu-nadgledano pojačavanje Polunadzirani gradijentno pojačavanje Полу-надгледани XGBoost Model sekvenca-na-sekvencu SHAP (SHapley Additive exPlanations)Steking Stohastički gradijentni spust (SGD)TextCNN Transformer (NLP)Vizuelno kontrastno učenje

Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →

Pročitajte celu metodu

Method map

Izvori

Kako citirati ovu stranicu

Srodne metode

Which method?

Citirana u