Gradient boosting: differenze tra le versioni
Contenuto cancellato Contenuto aggiunto
mNessun oggetto della modifica |
|||
Riga 1:
'''Gradient boosting''' (traducibile in italiano come: "potenziamento del gradiente") è una tecnica di [[machine learning]] di [[Analisi_della_regressione|regressione]] e problemi di [[Classificazione statistica]] che producono un modello predittivo nella forma di un [[Apprendimento ensemble|insieme]] di modelli predittivi deboli, tipicamente [[Albero di decisione|alberi di decisione]].
Costruisce un modello in maniera simile ai metodi di [[boosting]], e li generalizza permettendo l'ottimizzazione di una [[funzione di perdita]] differenziabile arbitraria.
Riga 31:
* [[LightGBM]]
[[Categoria:
| |||