Thư viện XGBoost được thiết kế để tận dụng tối đa sức mạnh của phần cứng hệ thống, bao gồm tất cả CPU cores và

    Thư viện XGBoost được thiết kế để làm việc h iệu quả vớicơ chế xử lý song song trên nhiều core (multithreading) của phần cứng,

    Overfitting vẫn luôn là một vấn đề làm đau đầu những kỹ sư AI. Trong bài viết này chúng ta sẽ cùng tìm hiểu cách

    Feature selection hay lựa chọn features là một bước tương đối quan trọng trước khi train XGBoost model. Lựa chọn đúng các features sẽ giúp

    Giả sử bạn đã train xong một XGBoost model đạt được độ chính xác rất cao. Câu hỏi đặt ra là làm sao lưu lại

    Ta đã biết, XGBoost thực chất là tập hợp gồm nhiều decision tree. Việc thể hiện mỗi decision tree đó trên đồ thì sẽ giúp

    Mục đích của việc phát triển mô hình dự đoán là tạo ra một mô hình có độ chính xác cao khi kiểm tra trên

    XGBoost là một thuật toán thuộc họ Gradient Boosting. Những ưu điểm vượt trội của nó đã được chứng minh qua các cuộc thi trên

    XGBoost là một thuật toán rất mạnh mẽ, tối ưu hóa về tốc độ và hiệu năng cho việc xây dựng các mô hình dự