适用
h2o-genmodel-ext-xgboost-3.26.0.8-test.jar
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h2o-genmodel-ext-xgboost-3.26.0.8-test.jar 是一个用于在H2O平台上使用XGBoost算法进行模型训练和评估的Java库。这个库提供了一个简单的API,使得开发人员可以轻松地将XGBoost算法集成到他们的应用程序中。
以下是关于该库的一些详细信息:
1. 用途:h2o-genmodel-ext-xgboost-3.26.0.8-test.jar 主要用于在H2O平台上使用XGBoost算法进行模型训练和评估。它为开发人员提供了一个方便的接口,使他们能够轻松地将XGBoost算法集成到他们的应用程序中。
2. 功能:该库提供了以下功能:
- 支持XGBoost算法的模型训练和评估。
- 提供了一系列预定义的模型参数,如学习率、迭代次数等,以帮助开发人员快速开始训练过程。
- 提供了一系列可视化工具,如交叉验证结果图、特征重要性图等,以帮助开发人员更好地理解模型的性能。
- 提供了一系列报告生成工具,如模型摘要、特征重要性报告等,以帮助开发人员更好地分析和解释模型的结果。
3. 使用方式:要使用h2o-genmodel-ext-xgboost-3.26.0.8-test.jar,首先需要将其添加到项目的依赖项中。然后,可以使用H2O提供的API来创建和训练模型,以及评估模型的性能。
以下是关于该库的一些详细信息:
1. 用途:h2o-genmodel-ext-xgboost-3.26.0.8-test.jar 主要用于在H2O平台上使用XGBoost算法进行模型训练和评估。它为开发人员提供了一个方便的接口,使他们能够轻松地将XGBoost算法集成到他们的应用程序中。
2. 功能:该库提供了以下功能:
- 支持XGBoost算法的模型训练和评估。
- 提供了一系列预定义的模型参数,如学习率、迭代次数等,以帮助开发人员快速开始训练过程。
- 提供了一系列可视化工具,如交叉验证结果图、特征重要性图等,以帮助开发人员更好地理解模型的性能。
- 提供了一系列报告生成工具,如模型摘要、特征重要性报告等,以帮助开发人员更好地分析和解释模型的结果。
3. 使用方式:要使用h2o-genmodel-ext-xgboost-3.26.0.8-test.jar,首先需要将其添加到项目的依赖项中。然后,可以使用H2O提供的API来创建和训练模型,以及评估模型的性能。
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h2o-k8s-3.46.0.2.jar
- 2025-07-14 00:05:28
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blueman-2.4.6-1.mga10.armv7hl
- 2025-07-14 00:25:08
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blueman-2.4.6-1.mga10.i686
- 2025-07-14 00:25:36
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h2o-k8s-3.46.0.3.jar
- 2025-07-14 01:06:04
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blueman-2.4.6-1.mga10.x86_64
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h2o-k8s-3.46.0.4.jar
- 2025-07-14 02:05:24
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python3-dotenv-1.1.1-1.mga10.noarch
- 2025-07-14 02:25:12
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python3-dotenv-1.1.1-1.mga10.noarch
- 2025-07-14 02:25:41
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h2o-k8s-3.46.0.5.jar
- 2025-07-14 03:05:14
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python3-dotenv-1.1.1-1.mga10.noarch
- 2025-07-14 03:25:14
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autoconf-2.72-2.mga10.noarch
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h2o-k8s-3.46.0.6.jar
- 2025-07-14 04:05:36
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h2o-k8s-3.46.0.7.jar
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h2o-k8s-int-3.34.0.3.jar
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h2o-k8s-int-3.34.0.4.jar
- 2025-07-14 07:44:49
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h2o-k8s-int-3.34.0.5.jar
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