Libro: En Ingles Extreme Gradient Boosting For Data Mining

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Los modelos de predicción han llegado a una etapa en la que un solo modelo no es suficiente para hacer predicciones. Por lo tanto, para lograr una mejor precisión y rendimiento, se está utilizando un conjunto de varios modelos. El algoritmo de aumento de gradiente casi ha sido parte de todos los conjuntos. Los ganadores de Kaggle Competition están convencidos de esto. Extreme Gradient Boosting es un paso adelante en el que tratamos de optimizar la función de pérdida. En este trabajo de la función de pérdida logística al cuadrado se utiliza con la función de refuerzo, que se espera que reduzca el sesgo y la varianza. El modelo propuesto se basa en datos bursátiles de los últimos diez años. La función Squared Logistic Loss con XGBoost promete ser efectiva en términos de precisión y mejor predicción.



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