Прежде чем мы углубимся в алгоритм XGBoost, мы должны немного узнать контекст, чтобы понять, почему и где этот алгоритм используется. Если вы хотите узнать больше о XGBoost, могу предположить, что вы хорошо знакомы с алгоритмами дерева решений, которые являются частью метода нелинейного контролируемого машинного обучения . Теперь мы иногда комбинируем несколько деревьев решений, чтобы получить сильного обучаемого с более эффективными прогнозами, чем одно слабое дерево решений при..

Как игрок с приличным рейтингом в League of Legends, я всегда задавался вопросом о важности уклонения в рейтинговых играх. Если вы видите, что ваш топ Riven находится в полосе проигрышей из пяти игр, или вы впервые получаете Талию в миде, стоит ли вам рисковать остаться и разыгрывать ее, или вам следует уклоняться, чтобы избавить себя от неприятностей? Я начал этот проект, чтобы наконец ответить на этот вопрос и лучше понять факторы, влияющие на рейтинговую игру. Цели Насколько..