XGBoost en R-Rstudio: Clasificación paso a paso | Análisis de datos Credito Aprendizaje Supervisado
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XGBoost en R-Rstudio: Clasificación paso
XGBoost en R-Rstudio: Clasificación paso a paso | Análisis de datos Credito Aprendizaje Supervisado
Todo lo que debes saber para ejecutar XGB en R!
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- Preparacion de matrices de datos para XGB
- Conversion a variables categoricas:
dummy variables, codificacion binaria, rango completo
- Dividir datos en training y testing set: split
- Que es el XGB: porque se llama gradient boosting? Ensembled trees?
- Construyendo y ajustando el modelo
- Parametros de ajuste del arbol de decision:
eta ( learning rate) o tasa de aprendizaje, max depth, nrounds,etc
- Desempeño del modelo: accuracy, precision, AUC (Area under curve) así como sensitivity, specificity
- Importancia de las variables en el modelo
- Predicción de nuevos valores
- Medición del desempeño usando precisión y accuracy
- Tiene mi modelo overfitting? que hacer?
- ¿Qué es la matriz de confusión?, falsos positivos y falsos negativos
- ¿Cómo mejorar el rendimiento? ¿Ingeniería de variables?
Cualquier comentario o sugerencia bienvenido es.
Contacto: [email protected]
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3 سال پیش
در تاریخ 1400/07/12 منتشر شده
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