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Publicado 19/02/2019 por admin en
 
 

Modele etiquette colis

L`étiquette peut stocker dans une propriété statique du modèle, ou dans un fichier de paramètres régionaux. Les étiquettes dans les fichiers de paramètres régionaux remplacent la propriété statique du modèle ajouter un fichier au dossier de paramètres régionaux du site, nommé model_. php. Ce fichier de paramètres régionaux retourne un tableau de chaîne. Les étiquettes des champs du modèle stockent à une clé nommée est un champ, il s`agit d`un tableau de nom de champ et d`étiquette. Définissez une propriété statique nommée $labels, il s`agit d`un tableau d`étiquettes, avec la clé est le nom des champs, la valeur est label. Étiquette peut-être une chaîne ou une valeur Callable. Si c`est une valeur appelable, alors le résultat de celui-ci sera utilisé comme étiquette, que Callable a 1 argument, c`est le champ besoin d`obtenir l`étiquette. Label TRANS Map, utilisez quand impossible de trouver l`étiquette d`une propriété dans l`étiquette mise en cache, paramètres régionaux, $labels statiques. Étiquettes de modèle. Tableau de noms de propriétés (en tant que clés) et libellés (en tant que valeur) vous pouvez vider l`arborescence que vous avez appris en utilisant XGB.

dump dans un fichier texte. Comme on le voit ci-dessous, les données sont stockées dans un dgCMatrix qui est une matrice éparse et le vecteur d`étiquette est un vecteur numérique ({0,1}): alternativement, vous pouvez placer votre jeu de données dans une matrice dense, c.-à-d. une matrice R de base. La seule chose que XGBoost fait est une régression. XGBoost utilise le vecteur d`étiquette pour créer son modèle de régression. Les deux fonctions xgboost (simple) et XGB. train (avancées) forment des modèles. Dans cet exemple, nous visons à prédire si un champignon peut être mangé ou non (comme dans de nombreux tutoriels, les données d`exemple sont les mêmes que vous utiliserez dans votre vie quotidienne:-). Il s`agit d`une implémentation efficace et évolutive du cadre de stimulation de gradient par @friedman2000additive et @friedman2001greedy. Deux solveurs sont inclus: les versions précédemment disponibles peuvent être obtenues à partir de l`archive CRAN le paquet utiml est un cadre pour prendre en charge le traitement multi-étiquettes, comme Mulan on weka.

XGBoost offre un moyen de les regrouper dans un XGB. Le DMatrix. Vous pouvez même ajouter d`autres méta-données. Il sera utile pour les fonctionnalités les plus avancées que nous allons découvrir plus tard. L`une des caractéristiques spéciales de XGB. train est la capacité de suivre l`avancement de l`apprentissage après chaque tour. En raison de la façon dont les travaux de stimulation, il ya un temps où avoir trop de tours mènent à un surajustement.


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