xgboost:极限梯度提升

极限梯度提升,这是一种高效的实现Chen&Guestrin(2016)提出的梯度提升框架<doi:10.1145/2939672.29339785>.这个包是它的R接口。该包装包括高效线性模型求解器和树学习算法。该软件包可以自动在一台可能超过10台的机器上进行并行计算比现有的梯度增强包快倍。它支持各种目标函数,包括回归、分类和排序。该包是可扩展的,因此用户还可以定义轻松实现自己的目标。

版本: 1.7.7.1
取决于: R(≥3.3.0)
进口: 矩阵(≥1.1-0),方法,数据表(≥ 1.9.6),硅钠铝石(≥ 1.0)
建议: 针织物,rmarkdown公司,ggplot2(≥ 1.0.1),图R(≥ 0.9.0),Ckmeans.d.dp(≥ 3.3.1),录像机(≥ 1.3),测试那个,短绒,记录仪(≥ 1.0.1),浮动,蜡笔,泰坦尼克号
出版: 2024-01-25
作者: 陈天奇[aut],童和[aut],迈克尔·本内斯特,瓦迪姆·科蒂洛维奇[aut],袁唐ORCID标识[aut],Hyunsu Cho[aut],陈开龙[aut],罗里·米切尔〔aut〕,伊格纳西奥·卡诺[aut],周天一[aut],穆力[aut],谢俊元[aut],林敏[aut],耿一峰[aut],李玉田〔aut〕,袁嘉明[aut,cre],XGBoost贡献者[cph](基本XGBooster实现)
维护人员: 袁嘉明<outlook.com>
错误报告: https://github.com/dmlc/xgboost/issues
许可证: Apache许可证(==2.0)|文件许可证
网址: https://github.com/dmlc/xgboost
需要编译:
系统要求: GNU品牌,C++17
在视图中: 高性能计算,机器学习,模型部署,存续
CRAN检查: xgboost结果

文档:

参考手册: xgboost.pdf格式
渐晕图: 发现您的数据
XGBoost演示
来自JSON的XGBoost
xgboost:eXtreme渐变增强

下载内容:

包源: xgboost_1.7.7.1.tar.gz
Windows二进制文件: r-预发布:xgboost_1.7.7.1.zip,r版本:xgboost_1.7.7.1.zip,r-oldrel:xgboost_1.7.7.1.zip
macOS二进制文件: r-prerel(arm64):xg目标_1.7.7.1.tgz,r-release(arm64):xgboost_1.7.7.1.tgz,r-oldrel(arm64):xgboost_1.7.7.1.tgz,r-prerel(x86_64):xgboost_1.7.7.1.tgz,r-release(x86_64):xgboost_1.7.7.1.tgz
旧来源: xgboost存档

反向依赖关系:

反向取决于: SCATE公司,吐温RDC
反向进口: 适配器4pv,阿洛克尔,奥德雷克斯,自动装袋,班布,贝叶斯空间,生物群落2,因果GPS,因果权重,ccmap地图,cpfa公司,CRE公司,信用模型,csmpv公司,数据库读取器,ddml(ddml),DSAM公司,DSWE公司,EIX公司,fastrmodels公司,广义协方差测度,glmnetr公司,GNET2号机组,GPCERF公司,iimi公司,国际医疗卫生组织,无限流量,在树中,红外助推器,动作延迟,LTFH加,MBMethPred公司,米克罗普毫升,混音,模型时间,MS分类,nfl4th公司,nflfastR公司,nsga3型,oncrawlR公司,个性化,普雷迪,普雷迪。图形用户界面,预测因子R,价格指数,宣传片,弧度模型,终端,scDblFinder,供应链控制系统,自我,情感.ai,SHAPforxgboost公司,沙普维兹,模拟流行音乐,苏维沃省,潮滩,教练,,TSCI公司,特森布勒,鼻音,签证OTR,摇摆器,加权GCM,xgb2sql语言,x射线荧光
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反向增强: 短号,快速成型,贵宾

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