R xgboost
Ici on a utilisé le wrapper r de l’algorithme qu’on a aussi fait tourner 100 fois.
A chaque fois, on a utilisé la fonction de timestamp classique de chaque language.
[...]= rep(0,n)
t0 = rep(0,n)
t1
for (i in 1:n){
# print(i)
= Sys.time()
t0[i]
<- xgboost(data = xgboost_train,
model max.depth=6,
nrounds=100,
verbose = 0)
# summary(model)
= predict(model, xgboost_test)
pred_test
= Sys.time()
t1[i]
} [...]