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== Définition ==
== Définition ==
Renforcement XG est une mise en application populaire d'approches de renforcement de gradient pour la construction de modèles d'arbre de décision. Il a bien fonctionné dans de nombreuses compétitions d'apprentissage automatique de ''hackathon'' comme Kaggle et constitue maintenant un choix presque automatique pour les problèmes de type classification.
Renforcement XG est une implémentation populaire d'approches de renforcement de gradient pour la construction de modèles d'arbre de décision. Il a bien fonctionné dans de nombreuses compétitions d'apprentissage automatique de ''hackathon'' comme Kaggle et est maintenant un choix presque automatique pour les problèmes de type classification.


== Français ==
== Français ==
'''Renforcement XG '''
'''Renforcement XG '''
'''XGboost'''
    
    
== Anglais ==
== Anglais ==
''' XGboost'''
''' XGboost'''


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==Sources==


[https://www.accenture.com/us-en/applied-intelligence-glossary    Source : Accenture - applied intelligence glossary ]
[https://www.accenture.com/us-en/applied-intelligence-glossary    Source : Accenture - applied intelligence glossary ]


[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:Scotty2]]

Dernière version du 28 janvier 2024 à 11:48

Définition

Renforcement XG est une implémentation populaire d'approches de renforcement de gradient pour la construction de modèles d'arbre de décision. Il a bien fonctionné dans de nombreuses compétitions d'apprentissage automatique de hackathon comme Kaggle et est maintenant un choix presque automatique pour les problèmes de type classification.

Français

Renforcement XG

XGboost

Anglais

XGboost

Sources

Source : Accenture - applied intelligence glossary

Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache