40
правок
Изменения
→Возможности XGBoost
'''Системные функции'''
Библиотека предоставляет систему для использования в различных вычислительных средах, не в последнюю очередь:
* Параллелизация построения дерева с использованием всех ваших ядер процессора во время обучения.
* Распределенные вычисления для обучения очень крупных моделей с использованием кластера машин.
* Внекорпоративные вычисления Вычисления для очень больших наборов данных, которые не вписываются в память.
* Кэш Оптимизация структуры данных и алгоритма для наилучшего использования аппаратного обеспечения.
Реализация алгоритма была разработана для эффективности вычислительных ресурсов времени и памяти. Цель проекта заключалась в том, чтобы наилучшим образом использовать имеющиеся ресурсы для обучения модели. Некоторые ключевые функции реализации алгоритма включают:
* Редкая реализация Aware с автоматической обработкой отсутствующих значений Различные стратегии обработки пропущенных данных.* Блочная структура для поддержки распараллеливания конструкции дереваобучения деревьев.* Продолжение обучения, чтобы вы могли еще больше повысить уже установленную модель для дообучения на новых данных.
==Основные параметры==
