Telegram Group & Telegram Channel
Как предотвратить переобучение при использовании XGBoost?

Стоит отметить, что XGBoost имеет встроенные механизмы регуляризации, чтобы предотвращать переобучение. Однако вы всё равно можете контролировать параметры, чтобы добиться наилучшего результата.

▪️colsample_bytree — это доля признаков, используемых для обучения. Чем меньше, тем ниже вероятность переобучения.
▪️subsample — доля выборки, используемой для обучения. Значения меньше 1 помогают предотвратить переобучение.
▪️max_depth — глубина дерева. Слишком большая глубина может привести к переобучению.
▪️gamma — минимальное уменьшение потерь, необходимое для дальнейшего разбиения узла. Большие значения препятствуют созданию сложных деревьев.
▪️min_child_weight — минимальная сумма весов наблюдений, необходимая для создания нового узла в дереве. Большие значения помогают предотвратить переобучение.

#машинное_обучение



tg-me.com/ds_interview_lib/228
Create:
Last Update:

Как предотвратить переобучение при использовании XGBoost?

Стоит отметить, что XGBoost имеет встроенные механизмы регуляризации, чтобы предотвращать переобучение. Однако вы всё равно можете контролировать параметры, чтобы добиться наилучшего результата.

▪️colsample_bytree — это доля признаков, используемых для обучения. Чем меньше, тем ниже вероятность переобучения.
▪️subsample — доля выборки, используемой для обучения. Значения меньше 1 помогают предотвратить переобучение.
▪️max_depth — глубина дерева. Слишком большая глубина может привести к переобучению.
▪️gamma — минимальное уменьшение потерь, необходимое для дальнейшего разбиения узла. Большие значения препятствуют созданию сложных деревьев.
▪️min_child_weight — минимальная сумма весов наблюдений, необходимая для создания нового узла в дереве. Большие значения помогают предотвратить переобучение.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/228

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Dump Scam in Leaked Telegram Chat

A leaked Telegram discussion by 50 so-called crypto influencers has exposed the extraordinary steps they take in order to profit on the back off unsuspecting defi investors. According to a leaked screenshot of the chat, an elaborate plan to defraud defi investors using the worthless “$Few” tokens had been hatched. $Few tokens would be airdropped to some of the influencers who in turn promoted these to unsuspecting followers on Twitter.

Telegram has exploded as a hub for cybercriminals looking to buy, sell and share stolen data and hacking tools, new research shows, as the messaging app emerges as an alternative to the dark web.An investigation by cyber intelligence group Cyberint, together with the Financial Times, found a ballooning network of hackers sharing data leaks on the popular messaging platform, sometimes in channels with tens of thousands of subscribers, lured by its ease of use and light-touch moderation.Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from id


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA