Top 11 Algorithmen der nichtlinearen Regression beim maschinellen Lernen + Vorgeschlagene Python-Bibliothek und Python-Code | von Mohamadhasan Sarvandani | Juni 2023

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Um diese Algorithmen in unserem Datensatz zu implementieren, sind die Hauptbibliotheken von Python Scikit-learn, XGBoost, LightGBM und CatBoost. Während scikit-learn eine den Gradienten steigernde Implementierung namens enthält GradientBoostingClassifier, es ist nicht so optimiert oder spezialisiert wie XGBoost oder LightGBM. Die Gradienten-Boosting-Implementierung von Scikit-learn verfügt möglicherweise nicht über das gleiche Leistungsniveau und die gleichen Funktionen wie dedizierte Gradienten-Boosting-Bibliotheken. Andererseits sind XGBoost und LightGBM speziell für die Gradientenverstärkung konzipiert und optimiert. Sie bieten hocheffiziente Implementierungen von Gradient-Boosting-Algorithmen mit zusätzlichen Funktionen und Optimierungen, die sie für Hochleistungsaufgaben intestine geeignet machen.

Referenz: Einige Informationen wurden von ChatGPT bereitgestellt



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