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XGBoost

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4.4
Serviamo clienti dal
2008

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XGBoost Recensioni

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GOURI S.
GS
GOURI S.
Technical Lead Data Scientist at Comviva
09/11/2021
Revisore Validato
Fonte della recensione: Invito G2
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XGBoost per modelli di apprendimento automatico

La cosa migliore di XGBoost è che fornisce l'elaborazione parallela nello sviluppo del modello di machine learning; con l'aiuto di 4 core e l'elaborazione parallela, sono stato in grado di sviluppare un modello di machine learning su 30 milioni di abbonati in 2 ore.
MT
Meliksah T.
08/17/2019
Revisore Validato
Utente Attuale Verificato
Fonte della recensione: Invito G2
Recensione Incentivata
Tradotto Usando l'IA

Il miglior algoritmo di boosting che sia mai esistito finora

È l'algoritmo stand-alone con le migliori prestazioni (escludendo gli algoritmi di deep learning che sono un campo completamente diverso) famoso per aver vinto molte competizioni online di machine learning. Funziona velocemente e offre prestazioni migliori rispetto agli algoritmi di bagging perché impara dagli errori dei modelli ad albero precedenti che sono stati costruiti al suo interno. È possibile ottimizzare XGBoost per vari parametri, quindi se desideri un alto richiamo, puoi farlo con l'aiuto di GridSearchCV. È molto efficiente rispetto al famoso algoritmo Random Forest.
Utente verificato in Software per computer
US
Utente verificato in Software per computer
01/25/2019
Revisore Validato
Fonte della recensione: Invito G2
Recensione Incentivata
Tradotto Usando l'IA

Libreria veloce, accurata ed efficiente per l'apprendimento automatico

XGBoost ha prestazioni migliori rispetto ad altri booster o funzioni di gradiente. Aiuta a restituire una maggiore accuratezza sugli algoritmi di regressione. Funziona bene su grandi set di dati.

Informazioni

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Sede centrale:
San Francisco, US

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Cos'è 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.

Dettagli

Anno di Fondazione
2008
Sito web
xgboost.ai