ver regla 2024
De acuerdo con las políticas pertinentes del Ministerio de Educación y de la escuela, combinadas con el espíritu de "Medidas para la selección de graduados destacados de la Universidad Normal Central de China", después de una investigación, el Departamento de Asuntos Estudiantiles del Comité del Partido decidió para lanzar el 2024. Programa de graduación contó con trabajos de selección de posgrado. . Las preguntas relevantes ahora se informan de la siguiente manera: . 1. Ámbito de selección. Graduados de tiempo completo de nuestra escuela que tienen estatus de estudiantes formales, han obtenido títulos y actualmente están estudiando en la escuela. Si su modelo XGBoost está entrenado con el contenedor sklearn, siempre puede guardar el modelo con el modelo bst.save y cargarlo con el modelo de carga bst, xgb.Booster. Cuando utiliza la entrada bst.predict, necesita convertir su entrada a DMatrix. Utilizo más las bibliotecas de trabajo. XGBoost es una implementación eficiente de aumento de gradiente para problemas de clasificación y regresión. Es rápido y eficiente, funciona bien, si no el mejor, en una amplia gama de tareas de modelado predictivo y es uno de los favoritos entre los ganadores de concursos de ciencia de datos como los de Kaggle. XGBoost también se puede utilizar para pronósticos de series temporales. En este documento, nuestro objetivo es crear XGB seguro a escala en un entorno de aprendizaje federado verticalmente. Garantizamos la confidencialidad de los datos en tres aspectos. Específicamente, utilizamos técnicas informáticas seguras de múltiples partes para evitar la fuga de información intermedia durante el entrenamiento y almacenar el modelo de salida de manera distribuida.