IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram

     12.05.2022       Выпуск 438 (09.05.2022 - 15.05.2022)       Статьи

Три подхода к ускорению обучения XGBoost-моделей

Фреймворк XGBoost (Extreme Gradient Boosting, экстремальный градиентный бустинг) — это эффективная опенсорсная реализация алгоритма градиентного бустинга. Этот фреймворк отличается высокой скоростью работы, а модели, построенные на его основе, обладают хорошей производительностью. Поэтому он пользуется популярностью при решении задач классификации и регрессии с использованием табличных наборов данных. Но процесс обучения XGBoost-моделей может занять много времени.