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XGBoost 示例笔记本
以下列表包含各种 Jupyter 笔记本示例，它们解决了 Amazon A SageMaker I XGBoost 算法的不同用例。
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如何创建自定义 XGBoost 容器
— 本笔记本向你展示了如何使用 Amazon AI SageMaker Batch Transform 构建自定义 XGBoost 容器。 -
使用 Parquet 进行 XGBoost 回归
：本笔记本演示如何使用 Parquet 格式的 Abalone 数据集来训练 XGBoost 模型。 -
如何训练和托管多分类器模型
：本笔记本演示如何使用 MNIST 数据集来训练和托管多分类器模型。 -
如何训练客户流失预测模型
：本笔记本演示了如何训练模型来预测移动客户流失，以确定不满意的客户。 -
用@@ 于 XGBoost 训练的 SageMaker Amazon AI 托管竞价基础设施简介
— 本笔记本向您展示如何使用 Spot 实例通过 XGBoost 容器进行训练。 -
如何使用 Amazon D SageMaker ebugger 调试 XGBoost 训练作业
— 本笔记本向您展示如何使用 Amazon Debugger 监控训练作业，使用内置 SageMaker 调试规则检测不一致之处。
有关如何创建和访问可用于在 SageMaker AI 中运行示例的 Jupyter 笔记本实例的说明，请参阅。Amazon SageMaker 笔记本实例创建并打开笔记本实例后，选择 “SageMaker AI 示例” 选项卡以查看所有 SageMaker AI 示例的列表。使用线性学习算法的主题建模示例笔记本位于 Amazon 算法简介部分中。要打开笔记本，请选择其使用选项卡，然后选择创建副本。