Learning Rate: The volume knob of XGBoost

El estudio probó y comparó tres enfoques de modelos de ensamble—bagging (RF), boosting (XGBoost) y stacking (gcForest)—utilizando 25 factores ambientales y topográficos. El análisis determinó que la altitud, la distancia a los ríos y las residencias, y el uso del suelo son los elementos más influyentes en la ocurrencia de deslizamientos. #randomForest #XGBoost #boosting #stacking

Bangladesh Changes Onion Imports: New Sources, Supply Impact

Make money in Tomato Powder Export | import export business | business idea | Harsh Dhawan

xgboost #machinelearning #mathematics #dataanlysis #datascience #machinelearning

Build a Customer Churn Prediction System with Machine Learning | Python Project Tutorial

Analisis sentimen ulasan Bank Jago di Playstore menunjukkan CatBoost sebagai model terbaik dengan akurasi tertinggi Model mampu membaca pola emosi pengguna secara lebih presisi. Cocok untuk pengembangan layanan berbasis user feedback ============== 📌 Kesimpulan Analisis Dari hasil evaluasi tiga model Machine Learning untuk klasifikasi sentimen ulasan Bank Jago di Playstore: 1️⃣ XGBoost 1. Akurasi sebelum SMOTE: 0.8667 2. Akurasi setelah SMOTE: 0.8662 3. CV mean setelah SMOTE: 0.8859 ➡️ Stabil,