• Buradasın

    XGboost modeli nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    XGBoost (eXtreme Gradient Boosting), gradient boosting algoritmalarının gelişmiş bir uygulamasıdır 12. Makine öğrenimi yarışmalarında performans ve verimlilik açısından öne çıkan bir modeldir 12.
    Özellikleri:
    • Düzenlileştirme: Overfitting'i önlemek ve genellemeyi iyileştirmek için L1 (Lasso Regresyon) ve L2 (Ridge Regresyon) düzenlileştirmesini içerir 12.
    • Eksik Değerlerin Ele Alınması: Algoritma, eğitim kaybı azaltımına dayalı olarak en iyi eksik değer imputasyonunu öğrenir 12.
    • Ağaç Budama: Ağaçları geriye doğru budayan bir derinlik öncelikli yöntem kullanır 1.
    • Paralel İşleme: Eğitim hızını artırmak için paralel ağaç inşası yapar 24.
    • Desteklenen Programlama Dilleri: Python, R, Java, Scala ve Julia gibi çeşitli dillerde kullanılabilir 23.
    Kullanım Alanları:
    • Kredi puanlama 1.
    • Müşteri kaybı tahmini 1.
    • Tıbbi teşhis 1.
    • Pazarlama, tedarik zinciri ve satış tahmini gibi çeşitli alanlarda ileri analizler 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. deepai.org
        1
      2. pickl.ai
        2
      3. ibm.com
        3
      4. analyticsvidhya.com
        4
      5. nvidia.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Catboost mu daha iyi XGBoost mu?

    CatBoost ve XGBoost arasında seçim yaparken, kullanım amacına göre karar verilmelidir: CatBoost, özellikle kategorik veriler için daha iyi performans gösterir. XGBoost, genel performans ve hız açısından daha avantajlıdır. Özetle: - Kategorik veri ağırlıklı görevler için CatBoost, - Genel performans ve hız öncelikli görevler için XGBoost tercih edilebilir.
    5 kaynak

    Xgboost neden bu kadar iyi?

    XGBoost'un bu kadar iyi olmasının bazı nedenleri: Yüksek tahmin gücü. Hız. Düzenli hale getirme (regularization). Eksik değerleri yönetme. Ağaç budama (tree pruning). Çapraz doğrulama (cross-validation). Esneklik.
    5 kaynak

    Xgbooost ne zaman kullanılır?

    XGBoost aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Büyük ve karmaşık veri setleri: XGBoost, büyük datasets ve yüksek boyutlu özellik uzaylarını verimli bir şekilde işleyebilir. 2. Zaman serisi tahminleri: XGBoost, zaman serisi verilerindeki karmaşık ilişkileri yakalama yeteneği ile tahminlerde bulunmak için idealdir. 3. Finansal uygulamalar: Kredi riski değerlendirmesi, dolandırıcılık tespiti ve algoritmik ticaret stratejileri gibi finansal hizmetlerde yaygın olarak kullanılır. 4. Sağlık sektörü: Hastalık teşhisi, hasta tekrar yatış tahmini ve tedavi planlarının optimizasyonu gibi alanlarda kullanılır. 5. Pazarlama: Müşteri segmentasyonu, müşteri kaybı tahmini ve reklam hedefleme gibi pazarlama görevlerinde kullanılır. 6. Kaggle yarışmaları: XGBoost, yüksek doğruluk ve verimlilik nedeniyle Kaggle gibi veri bilimi yarışmalarında sıkça tercih edilir.
    5 kaynak

    Boost ne anlama gelir?

    Boost kelimesi İngilizce'de şu anlamlara gelir: İsim olarak: yardım, destek, artırma, yükseltme, artış, yükseliş. Fiil olarak: artırmak, yükseltmek, iterek kaldırmak, desteklemek, övmek. Örnek cümleler: "Without a major boost in tourism, the economy will suffer even further" (Turizme büyük bir yardım olmazsa ekonomi çok daha kötü bir duruma gelecek). "I boosted my profits significantly" (Kârlarımı önemli ölçüde artırdım). "He always boosts his home town" (Daima doğduğu şehri över).
    5 kaynak