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XGBoostcuadernos de muestra
La siguiente lista contiene varios ejemplos de cuadernos de Jupyter que abordan diferentes casos de uso del algoritmo Amazon. SageMaker XGBoost
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Cómo crear un XGBoost contenedor personalizado
: este cuaderno muestra cómo crear un XGBoost contenedor personalizado con Amazon SageMaker Batch Transform. -
Regresión con el XGBoost uso de Parquet
: este cuaderno le muestra cómo usar el conjunto de datos Abalone en Parquet para entrenar un XGBoost modelo. -
Cómo entrenar y alojar un modelo de clasificación multiclase
: este cuaderno muestra cómo utilizar el MNIST conjunto de datos para entrenar y alojar un modelo de clasificación multiclase. -
Cómo preparar un modelo para la predicción de la pérdida de clientes
: este cuaderno le muestra cómo preparar un modelo para predecir la salida de clientes móviles a fin de identificar a los clientes insatisfechos. -
Introducción a la infraestructura de Amazon SageMaker Managed Spot para la XGBoost formación
: este cuaderno le muestra cómo utilizar las instancias puntuales para la formación con un XGBoost contenedor. -
Cómo utilizar Amazon SageMaker Debugger para depurar trabajos de XGBoost formación
: en este cuaderno se muestra cómo utilizar Amazon SageMaker Debugger para supervisar los trabajos de formación y detectar incoherencias mediante reglas de depuración integradas.
Para obtener instrucciones sobre cómo crear instancias de Jupyter Notebook y acceder a ellas en las que puede ejecutar el ejemplo, consulte. SageMaker Instancias de Amazon SageMaker Notebook Una vez que haya creado una instancia de bloc de notas y la haya abierto, seleccione la pestaña SageMakerEjemplos para ver una lista de todos los ejemplos. SageMaker Los blocs de notas de modelado de ejemplos que utilizan los algoritmos de aprendizaje lineal se encuentran en la sección de introducción a algoritmos de Amazon. Para abrir un bloc de notas, elija su pestaña Usar y elija Crear copia.
