Extreme Gradient Boosting con XGBoost

Tras un breve repaso de la regresión supervisada, aplicarás XGBoost a la tarea de regresión de predecir precios de vivienda en Ames, Iowa. Conocerás los dos tipos de learners base que XGBoost puede usar como weak learners y repasarás cómo evaluar la calidad de tus modelos de regresión.

Este capítulo te enseñará a que tus modelos XGBoost rindan al máximo. Verás la variedad de parámetros que se pueden ajustar para modificar el comportamiento de XGBoost y cómo afinarlos de forma eficiente para potenciar el rendimiento de tus modelos.

Lleva tus habilidades con XGBoost al siguiente nivel incorporando tus modelos en dos canalizaciones de Machine Learning de extremo a extremo. Aprenderás a ajustar de forma eficiente los hiperparámetros más importantes de XGBoost dentro de una canalización y tendrás una introducción a técnicas de preprocesamiento más avanzadas.