Tinjauan regresi

Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Sergey Fogelson

Head of Data Science, TelevisaUnivision

Dasar-dasar regresi

  • Keluaran bernilai riil

Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Metrik regresi umum

  • Root mean squared error (RMSE)
  • Mean absolute error (MAE)
Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Menghitung RMSE

Aktual Prediksi
10 20
3 8
6 1
Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Menghitung RMSE

Aktual Prediksi Galat
10 20 -10
3 8 -5
6 1 5
Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Menghitung RMSE

Aktual Prediksi Galat Galat Kuadrat
10 20 -10 100
3 8 -5 25
6 1 5 25
  • Total Galat Kuadrat: 150
  • Mean Squared Error: 50
  • Root Mean Squared Error: 7,07
Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Menghitung MAE

Aktual Prediksi Galat
10 20 -10
3 8 -5
6 1 5
  • Total Galat Absolut: 20
  • Mean Absolute Error: 6,67
Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Algoritma regresi umum

  • Regresi linear
  • Decision tree
Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Algoritma untuk regresi dan klasifikasi

1 https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/en/SS3RA7_15.0.0/ com.ibm.spss.modeler.help/nodes_treebuilding.htm
Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Ayo berlatih!

Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Preparing Video For Download...