Configurar o XGBaust para soluções de classificação ou regressão
Aplique a codificação XGBaust para otimizar o treinamento para suas soluções de classificação ou regressão.
Antes de Iniciar
Nota:
Definir configurações avançadas em suas soluções de ML é opcional. Se você optar por definir qualquer uma dessas configurações, certifique-se de estar bem informado sobre a tecnologia que está habilitando na solução e de ter um caso de uso que se beneficie do que a tecnologia oferece.
- Crie uma definição de solução de classificação ou use uma existente.
- Crie uma definição de solução de regressão ou use uma existente.
- Função necessária: admin ou ml_admin
Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa
O XGBaost é uma estrutura de aumento de gradiente opcional que usa várias árvores de decisão e oferece suporte a texto baseado em vetor de parágrafo e texto baseado em distância TF-IDF. LogR é o algoritmo do modelo baseado em distância padrão.
Neste cenário de exemplo, você aplica o XGBaost a uma solução de classificação e a uma solução de regressão.