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XGBoost cadernos de amostra
A lista a seguir contém uma variedade de exemplos de notebooks Jupyter que abordam diferentes casos de uso do algoritmo Amazon SageMaker AI. XGBoost
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Como criar um XGBoost contêiner personalizado
— Este caderno mostra como criar um XGBoost contêiner personalizado com o Amazon SageMaker AI Batch Transform. -
Regressão com XGBoost o uso do Parquet
— Este caderno mostra como usar o conjunto de dados Abalone no Parquet para treinar um modelo. XGBoost -
Como treinar e hospedar um modelo de classificação multiclasse
: Este caderno mostra como usar o conjunto de dados MNIST para treinar e hospedar um modelo de classificação multiclasse. -
Como treinar um modelo para predição personalizada de rotatividade
: Este caderno mostra como treinar um modelo para prever a saída de clientes móveis através da identificação de clientes insatisfeitos. -
Uma introdução à infraestrutura Amazon SageMaker AI Managed Spot para XGBoost treinamento
— Este caderno mostra como usar instâncias spot para treinamento com um XGBoost contêiner. -
Como usar o Amazon SageMaker Debugger para depurar trabalhos de XGBoost treinamento
— Este notebook mostra como usar o Amazon SageMaker Debugger para monitorar trabalhos de treinamento e detectar inconsistências usando regras de depuração integradas.
Para obter instruções sobre como criar e acessar instâncias do notebook Jupyter que você pode usar para executar o exemplo em SageMaker IA, consulte. Instâncias do Amazon SageMaker Notebook Depois de criar uma instância do notebook e abri-la, escolha a guia Exemplos de SageMaker IA para ver uma lista de todas as amostras de SageMaker IA. Os cadernos de exemplo de modelagem de tópicos que usam os algoritmos de aprendizado linear estão localizados na seção Introdução a algoritmos da Amazon. Para abrir um caderno, escolha a guia Uso e depois escolha Criar cópia.
