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Ajout de la modélisation XGBoost, LightGBM et CatBoost dans le menu « arbre de décision » de JMP

Comme vous le savez, de nombreux data scientists utilisent XGBoost, LightGBM et CatBoost (arbre de décision d'amélioration des gradients) pour résoudre leurs problèmes en utilisant Python.

Pourriez-vous également ajouter ces modélisations dans le menu de l'arbre de décision (JMP) ?

S'il peut être fourni par JMP Script Language (JSL), ce sera également formidable. Merci. : )

Référence : https://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree.pdf

Automatisation et scriptsObjet : Ajout de la modélisation XGBoost, LightGBM et CatBoost dans le menu "Arbre de décision" de JMP - Statut changé en : Reconnu

Salut @Steve_Kim , Merci pour votre suggestion! Nous avons enregistré votre demande et la prendrons en considération.

Re : Ajout de la modélisation XGBoost, LightGBM et CatBoost dans le menu "arbre de décision" de JMP

Merci pour la mise à jour incroyable!
J'ai testé le complément XGboost, et ça marche bien ~ ! (Impressionnant pour la fonctionnalité à valeur ajoutée !)
Comme vous le savez, XGboost est une croissance d'arbre par niveau et MS LightGBM est une croissance d'arbre par feuille.
J'espère que JMP pourra un jour ajouter une option de méthode de croissance par feuille.

Re : Ajout de la modélisation XGBoost, LightGBM et CatBoost dans le menu "arbre de décision" de JMP

XGBoost peut désormais être utilisé dans JMP, si vous téléchargez le complément XGBoost depuis File Exchange : Betreff : complément XGBoost pour JMP Pro

 

Re : Ajout de la modélisation XGBoost, LightGBM et CatBoost dans le menu "arbre de décision" de JMP

Veuillez ajouter Extreme Gradient Boosting comme mentionné dans le commentaire ci-dessus ainsi que Adaptive Boosting (AdaBoost). Ces 2 méthodes sont beaucoup plus précises par rapport à la plupart des autres techniques.

Re: Ajout de la modélisation XGBoost, LightGBM et CatBoost dans le menu « arbre de décision » de JMP - Statut modifié à : Oui, restez à l'écoute !

@Steve_Kim ceci sera ajouté en tant qu'élément supplémentaire