Con seguridad hasta 2024

De acuerdo con las políticas pertinentes del Ministerio de Educación y de la escuela, junto con el espíritu de “Medidas para seleccionar graduados destacados de la Universidad Normal de China Central”, el Departamento de Asuntos Estudiantiles del Comité del Partido decidió lanzar el programa en 2024 después de una investigación. Trabajo especial de selección de posgrados en el programa de posgrado. . Los asuntos relevantes ahora se informan de la siguiente manera: . 1. Alcance de la selección. Graduados de tiempo completo de nuestra escuela que tienen estatus de estudiantes formales y han completado un título de posgrado y actualmente están estudiando en la escuela. Si su modelo XGBoost se entrena usando el contenedor Sklearn, aún puede guardar el modelo con bst.save model y cargarlo con bst, xgb.Booster Load Model. Si utiliza la entrada bst.predict, debe convertir su entrada a DMatrix. Utilizo más Joblibs. XGBoost es una implementación eficiente de aumento de gradiente para problemas de clasificación y regresión. Es rápido y eficiente, ofrece un buen, si no el mejor, rendimiento en una variedad de tareas de modelado predictivo y es uno de los favoritos entre los ganadores de competencias de ciencia de datos como la de Kaggle. XGBoost también se puede utilizar para pronósticos de series temporales. En este artículo, nuestro objetivo es construir XGB seguro a escala en un entorno de aprendizaje federado verticalmente. Garantizamos la protección de datos de tres formas. En particular, utilizamos técnicas informáticas seguras de múltiples partes para evitar la pérdida de información intermedia durante el entrenamiento y almacenar el modelo de salida de forma distribuida.

Please wait while your request is being verified...

34128344
45618059
91254389
12801113
81653354