Mejora contra Overfitting en XGBoost y Clasificacion Multi Clases Python GridSearch Seleccion RFECV

Описание: Ovefitting? Multiclasificacion? Hiperparametros? tecnicas para mejorar mi modelo? machine learning y XGB?? Gradient Boosting?

En este maravilloso Tutorial cubriremos un análisis completo paso a paso del aprendizaje automático para la clasificacion con multiples clases a través del clasificador de gradiente extremo XGBoost usando el Wine Dataset con python JUPYTER NOTEBOOK.

Ajuste de un modelo supervisado multiclasificacion con eXtreme Gradient Boosting
Medidas para atacar el sobreajuste (overfitting)
Como incluir datos de validacion (data test) en ajuste del modelo
Que es early stop? para que utilizarlo?
Graficas comparativas de error y funcion de perdida (loss)
Hiperparametros del XGBoost a modificar para mejorar overfitting (si es posible)
Eliminacion recursiva de variables: Feature Recursive Elimination
Como implementar el algoritmo con Sklearn en python
Como decidir el numero minimo de features (automaticamente)
Transformando el espacio-conjunto en subconjuntos de variables seleccionadas
Como eliminar el sobreajuste del modelo (overfitting)
#Python #XGboost #Overfitting #Feature

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Tutorial sobre XGBOOST en python y multiclases:
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Aprende sobre MULTI clasificacion y el aprendizaje supervisado
Como funciona el algoritmo XGB: Porque Extreme Gradient?
Caracteristicas: parametros, learning rate, max depth
Correlacion y Seleccion de variables
Desempeño del modelo de decision Performance
CROSS VALIDATION
Confusion matrix y classification report con SKlearn

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https://xgboost.readthedocs.io/en/lat...

Eliminacion recursiva de variables y regresion lineal multiple en Python:
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XGBoost: Regresión paso a paso con Python
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Selección de variables: elegir las variables a utilizar
Codificación de variables: variables ficticias, características categóricas y nominales
Dividir conjunto en entrenamiento y testing
Árboles de decisión y potenciación, como funciona el extreme gradient boosting?
Hiperparámetros y parámetros: tasa de aprendizaje, profundidad máxima, gpu_id, número de estimadores
Interpretación de la importancia de la variable
Medición del desempeño usando coeficiente de determinacion R2 y el mean squared error o error cuadratico medio MSE
Sobreajuste (overfitting), desajuste y bajo ajuste del modelo, como saberlo?
¿Cómo mejorar el rendimiento? ¿Ingeniería de variables?

XGB regresion y feature engineering en Python
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Tratamiento de los valores extremos (outliers)
Creacion o mejora de variables mediante Date y time
Selección y eliminacion de variables: elegir las variables a utilizar

XGBoost y seleccion de variables: Regresión con Python
Seleccion de variables con regresion y Recursive Feature elimination:    • XGBoost y seleccion de variables: Regresió...  

Ajuste de hiperparametros para Extreme Gradient Boosting:    • Regresion XGBoost Ajuste de hiperparametro...  
Explicando los hiperparametros del XGB
learning rate, max_depth, gamma, Regularization, alpha, child_weight,
number of estimators
Aplicando Grid Search con gridSearchCV

Datos: https://archive.ics.uci.edu/ml/datase...

My code??? find it here: https://github.com/raulvalerio/superv...

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Machine learning en R
   • Machine Learning  

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Aprendizaje automático Aprendizaje supervisado y no supervisado
análisis estadístico Factores Independiente y dependiente
entrada y salida Machine learning and supervised learning
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input and output, statistical analysis