Quand utiliser XGBoost ?

Amorçage de gradient avancé avec XGBoost

Sergey Fogelson

Head of Data Science, TelevisaUnivision

Quand utiliser XGBoost

  • Vous avez un grand nombre d'exemples d'entraînement
    • Plus de 1 000 exemples et moins de 100 caractéristiques
    • Le nombre de caractéristiques < nombre d'exemples
  • Vous avez un mélange de caractéristiques catégorielles et numériques
    • Ou seulement des caractéristiques numériques
Amorçage de gradient avancé avec XGBoost

Quand NE PAS utiliser XGBoost

  • Reconnaissance d'images
  • Vision par ordinateur
  • Problèmes de traitement et de compréhension du langage naturel
  • Quand le nombre d'exemples est nettement inférieur au nombre de caractéristiques
Amorçage de gradient avancé avec XGBoost

Passons à la pratique !

Amorçage de gradient avancé avec XGBoost

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