[article] 
inLinux magazine > 256 (Mars/Avril 2022) . - p. 14-22

Titre :	Gradient Boosting : une introduction
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Guillaume Saupin
Année de publication :	2022
Article en page(s) :	p. 14-22
Langues :	Français (fre)
Mots-clés :	Machine Learning  Classification  XGBoost  Gradient Boosting
Résumé :	Lorsqu’il s’agit de résoudre des problèmes de Machine Learning sur données tabulées, c’est-à-dire issues de base de données relationnelles ou de fichiers de type CSV, les grandes gagnantes sont les méthodes de Gradient Boosting. Pour preuve, XGBoost, LightGBM, ou encore CatBoost se retrouvent généralement en tête des meilleurs algorithmes dans les concours de type Kaggle. Dans cet article, nous allons entrer dans le détail de leur fonctionnement, à l’aide de code, pour en cerner toutes les subtilités.
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=101407

[article] Gradient Boosting : une introduction [texte imprimé] / Guillaume Saupin . - 2022 . - p. 14-22.
Langues : Français (fre)
in Linux magazine > 256 (Mars/Avril 2022) . - p. 14-22

Mots-clés :	Machine Learning  Classification  XGBoost  Gradient Boosting
Résumé :	Lorsqu’il s’agit de résoudre des problèmes de Machine Learning sur données tabulées, c’est-à-dire issues de base de données relationnelles ou de fichiers de type CSV, les grandes gagnantes sont les méthodes de Gradient Boosting. Pour preuve, XGBoost, LightGBM, ou encore CatBoost se retrouvent généralement en tête des meilleurs algorithmes dans les concours de type Kaggle. Dans cet article, nous allons entrer dans le détail de leur fonctionnement, à l’aide de code, pour en cerner toutes les subtilités.
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=101407