🏠 Home
Benchmark
📊 Tutti i benchmark 🦖 Dinosauro v1 🦖 Dinosauro v2 ✅ App To-Do List 🎨 Pagine libere creative 🎯 FSACB - Ultimate Showcase 🌍 Benchmark traduzione
Modelli
🏆 Top 10 modelli 🆓 Modelli gratuiti 📋 Tutti i modelli ⚙️ Kilo Code
Risorse
💬 Libreria di prompt 📖 Glossario IA 🔗 Link utili

Glossario IA

Il dizionario completo dell'Intelligenza Artificiale

162
categorie
2.032
sottocategorie
23.060
termini
📖
termini

Encodage Target-wise

Technique d'encodage des variables catégorielles utilisant les statistiques de la variable cible pour créer des représentations numériques informatives.

📖
termini

Boosting Ordonné

Stratégie d'entraînement séquentiel où les observations sont ordonnées temporellement pour éviter le data leakage dans l'encodage des variables catégorielles.

📖
termini

Symmetric Trees

Structure d'arbres de décision où chaque niveau utilise la même condition de division pour tous les nœuds, optimisant les prédictions et réduisant le surapprentissage.

📖
termini

Ordered Target Encoding

Méthode d'encodage qui calcule les statistiques de la variable cible uniquement sur les observations précédentes dans l'ordre d'entraînement.

📖
termini

CatBoost Encoder

Encodeur intégré qui transforme automatiquement les variables catégorielles en features numériques en utilisant des statistiques de la cible avec régularisation.

📖
termini

Overfitting Detector

Mécanisme intégré qui surveille les performances sur un jeu de validation et arrête l'entraînement lorsque le surapprentissage est détecté.

📖
termini

Border Count

Paramètre contrôlant le nombre de points de分割 utilisés pour discrétiser les variables numériques en features catégorielles binaires.

📖
termini

Categorical Features Declaration

Processus de spécification des colonnes catégorielles dans le dataset, permettant à CatBoost d'appliquer automatiquement les traitements appropriés.

📖
termini

Model Shrinkage

Méthode de régularisation qui réduit l'impact des arbres individuels en appliquant un facteur de pondération pour prévenir le surapprentissage.

📖
termini

Prediction Type Change

Capacité de CatBoost à modifier dynamiquement le type de prédiction (probabilités ou classes) pendant l'entraînement pour optimiser les métriques.

📖
termini

Feature Combinations

Génération automatique de nouvelles features par combinaison de variables catégorielles, améliorant la capacité du modèle à capturer les interactions.

📖
termini

Monotonic Constraints

Restrictions imposées sur les features pour garantir que les prédictions du modèle respectent des relations monotones avec certaines variables.

📖
termini

CatBoost Pool

Structure de données optimisée contenant les features, labels, et métadonnées spécifiques pour un entraînement efficace avec CatBoost.

🔍

Nessun risultato trovato