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XGBoost for Regression Predictive Modeling and Time Series Analysis. Learn how to build, evaluate, and deploy predictive models with expert guidance
Partha Pritam Deka, Joyce Weiner, Prof. Roberto V. Zicari
E-book
XGBoost offers a powerful solution for regression and time series analysis, enabling you to build accurate and efficient predictive models. In this book, the authors draw on their combined experience of 40+ years in the semiconductor industry to help you harness the full potential of XGBoost, from understanding its core concepts to implementing real-world applications.
As you progress, you'll get to grips with the XGBoost algorithm, including its mathematical underpinnings and its advantages over other ensemble methods. You'll learn when to choose XGBoost over other predictive modeling techniques, and get hands-on guidance on implementing XGBoost using both the Python API and scikit-learn API. You'll also get to grips with essential techniques for time series data, including feature engineering, handling lag features, encoding techniques, and evaluating model performance. A unique aspect of this book is the chapter on model interpretability, where you'll use tools such as SHAP, LIME, ELI5, and Partial Dependence Plots (PDP) to understand your XGBoost models. Throughout the book, you’ll work through several hands-on exercises and real-world datasets.
By the end of this book, you'll not only be building accurate models but will also be able to deploy and maintain them effectively, ensuring your solutions deliver real-world impact.
As you progress, you'll get to grips with the XGBoost algorithm, including its mathematical underpinnings and its advantages over other ensemble methods. You'll learn when to choose XGBoost over other predictive modeling techniques, and get hands-on guidance on implementing XGBoost using both the Python API and scikit-learn API. You'll also get to grips with essential techniques for time series data, including feature engineering, handling lag features, encoding techniques, and evaluating model performance. A unique aspect of this book is the chapter on model interpretability, where you'll use tools such as SHAP, LIME, ELI5, and Partial Dependence Plots (PDP) to understand your XGBoost models. Throughout the book, you’ll work through several hands-on exercises and real-world datasets.
By the end of this book, you'll not only be building accurate models but will also be able to deploy and maintain them effectively, ensuring your solutions deliver real-world impact.
- 1. An Overview of Machine Learning, Classification, and Regression
- 2. XGBoost Quick Start Guide with an Iris Data Case Study
- 3. Demystifying the XGBoost Paper
- 4. Adding On to the Quick Start – Switching Out the Dataset with a Housing Data Case Study
- 5. Classification and Regression Trees, Ensembles, and Deep Learning Models – What's Best for Your Data?
- 6. Data Cleaning, Imbalanced Data, and Other Data Problems
- 7. Feature Engineering
- 8. Encoding Techniques for Categorical Features
- 9. Using XGBoost for Time Series Forecasting
- 10. Model Interpretability, Explainability, and Feature Importance with XGBoost
- 11. Metrics for Model Evaluations and Comparisons
- 12. Managing a Feature Engineering Pipeline in Training and Inference
- 13. Deploying Your XGBoost Model
- Titel: XGBoost for Regression Predictive Modeling and Time Series Analysis. Learn how to build, evaluate, and deploy predictive models with expert guidance
- Autor: Partha Pritam Deka, Joyce Weiner, Prof. Roberto V. Zicari
- Originaler Titel: XGBoost for Regression Predictive Modeling and Time Series Analysis. Learn how to build, evaluate, and deploy predictive models with expert guidance
- ISBN: 9781805129608, 9781805129608
- Veröffentlichungsdatum: 2024-12-13
- Format: E-book
- Artikelkennung: e_44f1
- Verleger: Packt Publishing