Cima, Ester
(2023)
Supervised machine learning with XGBoost.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in
Fisica [L-DM270], Documento full-text non disponibile
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Abstract
Lo scopo di questa tesi `e di introdurre lo svolgimento di un problema di machine learning, tramite la discussione di modelli e metodi di apprendimento automatico, per poi
vederne l’applicazione nell’ambito biologico. Verrà affrontato un problema concreto di
classificazione e regressione attraverso l’algoritmo di XGBoost.
Abstract
Lo scopo di questa tesi `e di introdurre lo svolgimento di un problema di machine learning, tramite la discussione di modelli e metodi di apprendimento automatico, per poi
vederne l’applicazione nell’ambito biologico. Verrà affrontato un problema concreto di
classificazione e regressione attraverso l’algoritmo di XGBoost.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Cima, Ester
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
machine learning,XGBoost,classification and regression problems,Random Forest,tree models
Data di discussione della Tesi
1 Dicembre 2023
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Cima, Ester
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
machine learning,XGBoost,classification and regression problems,Random Forest,tree models
Data di discussione della Tesi
1 Dicembre 2023
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