Globálne hodnotenie významnosti premenných v modeli XGBoost
V tomto príspevku predstavujeme systematickú analýzu významnosti vstupných premenných v regresnom modeli využívajúcom algoritmus XGBoost, pričom model bol dopredu optimalizovaný s ohľadom na hyperparametre. Cieľom práce je preskúmať, ako upravené nastavenia modelu (napr. počet stromov, hĺbka, mierka...
Salvato in:
| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Capitolo di libro |
| Lingua: | slovacco |
| Soggetti: | |
| Tags: |
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
MARC
| LEADER | 00000naa a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 0314448 | ||
| 005 | 20260126103414.2 | ||
| 041 | 0 | |a slo | |
| 044 | |a SK | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Globálne hodnotenie významnosti premenných v modeli XGBoost |c Andrej Bednařík |
| 520 | |a V tomto príspevku predstavujeme systematickú analýzu významnosti vstupných premenných v regresnom modeli využívajúcom algoritmus XGBoost, pričom model bol dopredu optimalizovaný s ohľadom na hyperparametre. Cieľom práce je preskúmať, ako upravené nastavenia modelu (napr. počet stromov, hĺbka, mierka vzorkovania) ovplyvnia poradie a hodnoty významnosti premenných konkrétne metriky Gain a Weight. Výsledky sú kvantifikované pomocou vizualizácií, ktoré ukazujú aké premenné zohrávajú rozhodujúcu rolu vo finálnom modeli a ako robustný je ich príspevok voči zmene parametrov. Zistenia sú zároveň využiteľné aj vo výučbe predmetov Neživotné poistenie a Aktuárske prediktívne modely ako praktická ukážka vplyvu optimalizácie hyperparametrov na interpretáciu významnosti premenných. | ||
| 610 | 2 | 0 | |a modely |
| 610 | 2 | 0 | |a učenie strojové |
| 610 | 2 | 0 | |a regresia |
| 610 | 2 | 0 | |a analýza regresná |
| 610 | 2 | 0 | |a parametre ekonomické |
| 610 | 2 | 0 | |a XGBoost |
| 100 | 1 | |a Bednařík, Andrej, 1998- | |