XGBoost：修订间差异

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=='''节点使用指南'''==
=='''节点使用指南'''==
* 最适用的场景：决策树可用于解决分类问题，其中目标是将数据分为不同的类别或预测数据的类别。
* 最适用的场景：可用于解决分类问题，其中目标是将数据分为不同的类别或预测数据的类别。
* 处理的数据类型：结局变量为二分类，特征变量大多数为连续型的变量。
* 处理的数据类型：结局变量为二分类，特征变量大多数为连续型的变量。
===变量配置===
===变量配置===

2024年1月22日 (一) 10:47的版本

Boosting XGBoost.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在V1.0部署
XGBoostBoosting XGBoost.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名Boosting_XGBoost
功能主类别机器学习
英文缩写XGBoost
功能亚类别分类训练器
节点类型数据挖掘
开发语言Python
节点简介

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种梯度提升树算法的变体，它在梯度提升树的基础上进行了改进和优化。

XGBoost在各种机器学习竞赛和实际应用中表现优秀，被广泛应用于分类、回归和排名等问题。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口2个
Output-出口3个
Loop-支持循环否
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点AdaBoost
下一节点CatBoost
WikimediaUI-Globe.svg相关网站




算法概述

示例代码-XGBoost分类节点

该节点使用Python编写，调用xgboost包[1]。以下为示例代码： 

import xgboost as xgb
# Load Pandas Data
data = np.random.rand(5, 10)  # 5 entities, each contains 10 features
label = np.random.randint(2, size=5)  # binary target
dtrain = xgb.DMatrix(data, label=label)

num_round = 10
bst = xgb.train(param, dtrain, num_round, evallist)

如果想使用完全代码请参考：https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/python

拟合后，模型可以用于预测样本的类别，可以在通用预测模块实现内外部测试集的预测。

节点使用指南

  • 最适用的场景：可用于解决分类问题，其中目标是将数据分为不同的类别或预测数据的类别。
  • 处理的数据类型：结局变量为二分类，特征变量大多数为连续型的变量。

变量配置

  • 选择特征变量：作为特征进行学习的变量（X），多选。
  • 选择目标变量：作为结局的二分类变量（y），单选。

参数配置

  • 设置随机数：控制模型的随机性。
  • 评估算法：训练中使用的指标。指定的值还决定了要解决的机器学习问题。可选Logloss, 交叉熵, Precision, Recall, F1, MCC。
  • 树深：树的最大深度。
  • 迭代次数：使用CatBoost解决机器学习问题时可以构建的最大迭代次数。
  • 学习率：默认0.1。

注意事项

  • 不支持带空值运算，用多重插补或插补空值进行插补，
  • 节点不出图，
  • 导入该节点的数据端口为训练数据集，导入前注意转换。

参考文献

  1. ↑ Chen, Tianqi; Guestrin, Carlos (2016). "Xgboost: A scalable tree boosting system". In Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. pp. 785–794.

查找其他类别的节点，请参考以下列表

取自“https://wiki.statsape.com/index.php?title=XGBoost&oldid=8157”
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此页面最后编辑于2024年1月22日 (星期一) 10:47。
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