« Classificateur à renforcement de gradient » : différence entre les versions

Dernière version du 30 août 2024 à 18:00

Définition

Les classificateurs à renforcement de gradient sont un groupe d’algorithmes d’apprentissage automatique qui combinent de nombreux modèles d’apprentissage faibles pour créer un modèle prédictif solide. Les arbres de décision sont généralement employés lors de l’augmentation de gradient. Les modèles de renforcement du gradient sont populaires en raison de leur efficacité à classer des ensembles de données complexes et on les a récemment utilisés pour gagner de nombreux concours scientifiques de données Kaggle.

La bibliothèque d’apprentissage automatique Python, Scikit-Learn, prend en charge différentes implémentations de classificateurs d’amplification de gradient, y compris XGBoost.

Français

Classificateur à renforcement de gradient

Anglais

Gradient boosting classifier

Sources

Source : stackabuse.com

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 == Définition ==
+Les classificateurs à renforcement de gradient sont un groupe d’algorithmes d’apprentissage automatique qui combinent de nombreux modèles d’apprentissage faibles pour créer un modèle prédictif solide. Les arbres de décision sont généralement employés lors de l’augmentation de gradient. Les modèles de renforcement du gradient sont populaires en raison de leur efficacité à classer des ensembles de données complexes et on les a récemment utilisés pour gagner de nombreux concours scientifiques de données Kaggle.
-Les classificateurs à renforcement  de gradient sont un groupe d'algorithmes d'apprentissage automatique qui combinent de nombreux modèles d'apprentissage faibles pour créer un modèle prédictif solide. Les arbres de décision sont généralement utilisés lors de l'augmentation de gradient. Les modèles d'amplification de dégradés sont de plus en plus populaires en raison de leur efficacité à classer des ensembles de données complexes et ont récemment été utilisés pour gagner de nombreux concours de science des données Kaggle.
+La bibliothèque d’apprentissage automatique Python, Scikit-Learn, prend en charge différentes implémentations de classificateurs d’amplification de gradient, y compris XGBoost.
-La bibliothèque d'apprentissage automatique Python, Scikit-Learn, prend en charge différentes implémentations de classificateurs d'amplification de gradient, y compris '''[[XGBoost]]'''.
 == Français ==
-'''Classificateur à renforcement de gradient'''<small>  masculin</small>
+'''Classificateur à renforcement de gradient'''<small>  </small>
 == Anglais ==
 '''Gradient boosting classifier'''
+==Sources==
-Gradient boosting classifiers are a group of machine learning algorithms that combine many weak learning models together to create a strong predictive model. Decision trees are usually used when doing gradient boosting. Gradient boosting models are becoming popular because of their effectiveness at classifying complex datasets, and have recently been used to win many Kaggle data science competitions.
-The Python machine learning library, Scikit-Learn, supports different implementations of gradient boosting classifiers, including XGBoost.
-<small>
 [https://stackabuse.com/gradient-boosting-classifiers-in-python-with-scikit-learn/  Source : stackabuse.com ]
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