XGBoost 範例筆記本

下列清單包含各種範例 Jupyter 筆記本，可解決 Amazon SageMaker AI XGBoost 演算法的不同使用案例。

• 如何建立自訂 XGBoost 容器 – 此筆記本說明如何使用 Amazon SageMaker AI 批次轉換建置自訂 XGBoost 容器。

• 使用 Parquet 使用 XGBoost 迴歸 – 此筆記本說明如何使用 Parquet 中的鮑魚資料集來訓練 XGBoost 模型。

• 如何訓練和託管多類別分類模型 – 此筆記本說明如何使用 MNIST 資料集來訓練和託管多類別分類模型。

• 如何訓練客戶流失預測模型 – 此筆記本說明如何訓練模型以預測行動客戶離開，以識別不滿意的客戶。

• Amazon SageMaker AI Managed Spot 基礎設施的 XGBoost 訓練簡介 – 此筆記本說明如何使用 Spot 執行個體搭配 XGBoost 容器進行訓練。

• 如何使用 Amazon SageMaker Debugger 對 XGBoost 訓練任務進行偵錯 – 此筆記本說明如何使用 Amazon SageMaker Debugger 監控訓練任務，以使用內建偵錯規則偵測不一致。

如需如何建立和存取 Jupyter 筆記本執行個體的指示，您可以使用這些執行個體在 SageMaker AI 中執行範例，請參閱 Amazon SageMaker 筆記本執行個體。在您建立並開啟筆記本執行個體之後，請選擇 SageMaker AI 範例索引標籤以查看所有 SageMaker AI 範例的清單。使用線性學習演算法模組化範例筆記本的主題位於 Amazon 演算法簡介一節。若要開啟筆記本，請選擇其使用標籤，然後選擇建立複本。