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XGBoostquaderni di esempio
L'elenco seguente contiene una serie di notebook Jupyter di esempio che affrontano diversi casi d'uso dell'algoritmo Amazon. SageMaker XGBoost
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Come creare un XGBoost contenitore personalizzato
: questo notebook mostra come creare un XGBoost container personalizzato con Amazon SageMaker Batch Transform. -
Regressione con XGBoost Parquet
: questo taccuino mostra come utilizzare il set di dati Abalone in Parquet per addestrare un modello. XGBoost -
Come addestrare e ospitare un modello di classificazione multiclasse
: questo taccuino mostra come utilizzare il MNIST set di dati per addestrare e ospitare un modello di classificazione multiclasse. -
Come addestrare un modello per la previsione del tasso di abbandono dei clienti
: questo taccuino mostra come addestrare un modello a prevedere la partenza dei clienti da dispositivi mobili nel tentativo di identificare i clienti insoddisfatti. -
Un'introduzione all'infrastruttura Amazon SageMaker Managed Spot per la XGBoost formazione
: questo notebook mostra come utilizzare le istanze Spot per la formazione con un XGBoost container. -
Come usare Amazon SageMaker Debugger per eseguire il debug dei lavori di XGBoost formazione
: questo notebook mostra come utilizzare Amazon SageMaker Debugger per monitorare i lavori di formazione e rilevare incoerenze utilizzando regole di debug integrate.
Per istruzioni su come creare e accedere alle istanze di notebook Jupyter che puoi usare per eseguire l'esempio, consulta. SageMaker Istanze Amazon SageMaker Notebook Dopo aver creato un'istanza di notebook e averla aperta, scegli la scheda SageMakerEsempi per visualizzare un elenco di tutti gli esempi. SageMaker I notebook di esempio di modellazione dell'argomento che utilizzano gli algoritmi Linear Learner sono disponibili nella sezione con l'introduzione agli algoritmi di Amazon. Per aprire un notebook, seleziona la relativa scheda Utilizza e scegli Crea copia.
