仕様・利用条件は変わることがあります。重要な判断は原典と実際の結果で再確認してください。
この手段について
- 目的
- XGBoostで小さな表形式データの予測を検証する
- 構成
- XGBoost + Python
最短の利用経路
- 特徴量・目的変数と学習・評価の分割を決める
- 公式例で小さなモデルを学習する
- 評価用入力の予測と指標を確認する
必要条件
- 対応するPython・runtimeとモデルの利用条件
- 送信範囲・接続先・認証・費用と資源を確認する
- 公式の利用開始案内でXGBoostの対応環境・導入方法・利用条件を確認し、検証用の環境へ用意します。
向く場面
XGBoostで小さな表形式データの予測を検証するという一つの目的を、この利用経路で短く試したい場面。
向かない場面
学習用の高い指標を未知データの保証とする用途。
確認方法
列順・欠損値と指標の対象データを照合します。