Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Produkt-Avatar-Bild

XGBoost

Bewertungsdetails anzeigen
13 Bewertungen
  • 1 Profile
  • 1 Kategorien
Durchschnittliche Sternebewertung
4.4
Betreut Kunden seit
2008

Profilname

Sternebewertung

9
3
1
0
0

XGBoost Bewertungen

Bewertungsfilter
Profilname
Sternebewertung
9
3
1
0
0
GOURI S.
GS
GOURI S.
Technical Lead Data Scientist at Comviva
09/11/2021
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

XGBoost für maschinelle Lernmodelle

Das Beste an XGBoost ist, dass es parallele Verarbeitung in der Entwicklung von maschinellen Lernmodellen bietet; mit Hilfe von 4 Kernen und paralleler Verarbeitung konnte ich ein maschinelles Lernmodell für 30 Millionen Abonnenten in 2 Stunden entwickeln.
MT
Meliksah T.
08/17/2019
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

Der beste Boosting-Algorithmus, der bisher existierte.

Es ist der am besten abschneidende eigenständige Algorithmus (ohne Berücksichtigung von Deep-Learning-Algorithmen, die ein ganz anderes Feld sind), der berühmt dafür ist, viele Online-Machine-Learning-Wettbewerbe zu gewinnen. Er läuft schnell und performt besser als Bagging-Algorithmen, weil er aus den Fehlern der vorherigen Baum-Modelle lernt, die in ihm erstellt wurden. Es ist auch möglich, XGBoost für verschiedene Metriken zu optimieren, sodass man mit Hilfe von GridSearchCV einen hohen Recall erreichen kann. Er ist sehr effizient im Vergleich zum berühmten Random-Forest-Algorithmus.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
GC
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
01/25/2019
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

Schnelle, genaue und effiziente Bibliothek für maschinelles Lernen

XGBoost hat eine bessere Leistung als andere Booster oder Gradientenfunktionen. Hilft, die Genauigkeit bei Regressionsalgorithmen zu verbessern. Funktioniert gut mit großen Datensätzen.

Über

Kontakt

Hauptsitz:
San Francisco, US

Sozial

@github

Was ist XGBoost?

XGBoost (Extreme Gradient Boosting) is an open-source machine learning library that is widely recognized for its efficiency and performance. Designed for speed and performance, XGBoost is a scalable and flexible software framework that supports gradient boosting techniques. It is particularly popular due to its ability to handle large-scale and sparse data, making it a preferred choice for structured or tabular data across a range of classification and regression tasks.XGBoost provides a robust solution for data scientists aiming to achieve state-of-the-art results on predictive modeling challenges. It features several advanced capabilities such as handling missing values, tree pruning, and regularized boosting techniques which help to prevent overfitting and improve model performance.

Details

Gründungsjahr
2008
Webseite
xgboost.ai