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XGBoost

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GOURI S.
GS
GOURI S.
Technical Lead Data Scientist at Comviva
09/11/2021
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Fonte da Revisão: Convite da G2
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XGBoost para modelos de aprendizado de máquina

A melhor coisa sobre o XGBoost é que ele fornece processamento paralelo no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina; com a ajuda de 4 núcleos e processamento paralelo, eu consegui desenvolver um modelo de aprendizado de máquina em 30 milhões de assinantes em 2 horas.
MT
Meliksah T.
08/17/2019
Avaliador validado
Usuário atual verificado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
Traduzido Usando IA

O maior algoritmo de impulsionamento que existiu até agora

É o algoritmo autônomo de melhor desempenho (não contando os algoritmos de deep learning, que são um campo completamente diferente) famoso por vencer muitas competições online de aprendizado de máquina. Ele é rápido e tem um desempenho melhor do que algoritmos de bagging porque aprende com os erros dos modelos de árvore anteriores que foram construídos dentro dele. É possível ajustar o XGBoost para várias métricas, então se você quiser um alto recall, pode fazê-lo com a ajuda do GridSearchCV. É muito eficiente em comparação com o famoso algoritmo Random Forest.
Usuário Verificado em Software de Computador
US
Usuário Verificado em Software de Computador
01/25/2019
Avaliador validado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
Traduzido Usando IA

Biblioteca rápida, precisa e eficiente para aprendizado de máquina

O XGBoost tem um desempenho melhor do que outros boosters ou funções de gradiente. Ajuda a retornar uma precisão melhorada em algoritmos de regressão. Funciona bem em grandes conjuntos de dados.

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San Francisco, US

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O que é 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.

Detalhes

Ano de Fundação
2008