Extreme Gradient Boosting for Data Mining Applications

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Mrz 2018, 2018

6138236122 / 9786138236122

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Prediction models have reached to a stage where a single model is not sufficient to make predictions. Hence, to achieve better accuracy and performance, an ensemble of various models are being used. Gradient Boosting Algorithm has almost been the part of all ensembles. Winners of Kaggle Competition are swearing by this. Extreme Gradient Boosting is a step forward to this where we try to optimise the loss function. In this research work Squared Logistic Loss function is used with Boosting function which is expected to reduce bias and variance. The proposed model is applied on stock market data for the past ten years. Squared Logistic Loss function with XGBoost promises to be an effective approach in terms of accuracy and better prediction. 64 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9786138236122

Título
Extreme Gradient Boosting for Data Mining Applications
Autor
Nonita Sharma
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Mrz 2018
Año de publicación
2018
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
6138236122
ISBN 13
9786138236122
Peso del artículo
113 gramos
Dimensiones
220x150x4 mm

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