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XGBoost

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Calificación promedio de estrellas
4.4
Atendiendo a clientes desde
2008

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XGBoost Reseñas

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GOURI S.
GS
GOURI S.
Technical Lead Data Scientist at Comviva
09/11/2021
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XGBoost para modelos de aprendizaje automático

Lo mejor de XGBoost es que proporciona procesamiento paralelo en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático; con la ayuda de 4 núcleos y procesamiento paralelo, pude desarrollar un modelo de aprendizaje automático en 30 millones de suscriptores en 2 horas.
MT
Meliksah T.
08/17/2019
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Usuario actual verificado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
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El mejor algoritmo de potenciación que ha existido hasta ahora.

Es el algoritmo independiente de mejor rendimiento (sin contar los algoritmos de aprendizaje profundo, que es un campo completamente diferente) famoso por ganar muchas competiciones de aprendizaje automático en línea. Funciona rápidamente y rinde mejor que los algoritmos de bagging porque aprende de los errores de los modelos de árboles anteriores que se construyeron dentro de él. También es posible ajustar XGBoost para varios métricas, por lo que si deseas un alto recall, puedes hacerlo con la ayuda de GridSearchCV. Es muy eficiente en comparación con el famoso algoritmo de Random Forest.
Usuario verificado en Software de Computadora
US
Usuario verificado en Software de Computadora
01/25/2019
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
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Biblioteca rápida, precisa y eficiente para el aprendizaje automático.

XGBoost tiene un mejor rendimiento que otros potenciadores o funciones de gradiente. Ayuda a devolver una mayor precisión en algoritmos de regresión. Funciona bien con grandes conjuntos de datos.

Acerca de

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Ubicación de la sede:
San Francisco, US

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¿Qué es 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.

Detalles

Año de fundación
2008
Sitio web
xgboost.ai