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XGBoost

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Calificación promedio de estrellas
4.4
Atendiendo a clientes desde
2008

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XGBoost Reviews

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JP
JoonYoung P.
01/22/2019
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada

ML algorithm good for accuracy

it is helpful in building a model that is very accurate in fitting the training.
Chathuri J.
CJ
Chathuri J.
Intern at Forestpin (Pvt) Ltd
01/20/2019
Revisor validado
Usuario actual verificado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA

Gran algoritmo para usar en el entrenamiento de ML

He utilizado modelos XGBoost para muchos problemas de competencia de ML hasta ahora. Cada vez pude lograr un modelo de alta precisión y alto rendimiento mediante el uso de XGBoost. XGBoost es bien conocido por su mejor rendimiento y gestión eficiente de la memoria en la comunidad de ML. Por lo tanto, lo recomiendo mucho a cualquiera que sea nuevo en el campo para aprender y usar XGBoost. Es imprescindible tenerlo en tu conjunto de herramientas de ML.
NS
Noah S.
09/13/2018
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada

Solid framework for gradient boosting in Python

Have used XGBoost multiple times, and it is a very intuitive library that is easy to pick up quickly for the task I had at hand (fairly straightforward gradient boosting task). I only used the package in R form, but have heard good things from colleagues who much more regularly use gradient boosting for predictive projects; XGBoost seems to be the go-to library for boosting for multiple Data Scientists that I work with.

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San Francisco, US

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Año de fundación
2008
Website
xgboost.ai