Configure o XGBoost para soluções de classificação ou regressão

Aplique a codificação XGBoost para otimizar o treinamento para suas soluções de classificação ou regressão.

Antes de Iniciar

• Crie uma definição de solução de classificação ou use uma já existente.
• Crie uma definição de solução de regressão ou use uma já existente.
• Função necessária: administrador ou ml_admin

Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa

O XGBoost é uma estrutura de reforço 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 de modelo padrão baseado em distância.

A definição de 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.

Neste cenário de exemplo, você aplica o XGBoost a uma solução de classificação e a uma solução de regressão.

Nota:

A estrutura de regressão está obsoleta no Austrália versão. Você pode continuar usando soluções de regressão existentes, mas não pode criar novas.

Procedimento

1. Navegar até Tudo > Inteligência preditiva > Classificação > Definições de solução.
2. Abra um formulário de definição de solução de classificação.
3. Na guia Configurações avançadas da solução na seção Links relacionados do formulário, selecione Novo .

   

4. Crie um registro de parâmetro.
   1. Em Parâmetros da Solução , selecione o ícone de pesquisa.
   2. Na tela Parâmetros da solução de ML, selecione Use o Algo do XGBoost para treinamento do modelo de classificação .

   

5. Selecione Enviar.
   A tela de registro de Configuração de solução avançada é atualizada.

   

6. Selecione Enviar.

   Resultado: O XGBoost está configurado para sua solução de classificação. O parâmetro de solução aparece na guia Configurações avançadas da solução do formulário de definição de classificação.

   

   Nota:

   Siga as etapas abaixo se você quiser configurar o XGBoost em uma solução de regressão.
7. Navegar até Inteligência preditiva > Regressão > Definições de solução (disponível somente se você tiver criado uma solução de regressão antes da descontinuação da estrutura de regressão).
8. Neste segundo cenário, você abre um formulário de definição de solução de regressão.
9. Repita as etapas do exemplo de solução de classificação anterior, exceto que, desta vez, você está usando uma solução de regressão.
10. Selecione Enviar.

    Resultado:

    O XGBoost está configurado para sua solução de regressão. O parâmetro de solução aparece na guia Configurações avançadas da solução do formulário de definição da solução de regressão.

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