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# XGBoost サンプルノートブック
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次の一覧は、Amazon SageMaker AI XGBoost アルゴリズムのさまざまなユースケースに対応する各種サンプル Jupyter Notebook を示しています。
+ [カスタム XGBoost コンテナを作成する方法](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/aws_sagemaker_studio/sagemaker_studio_image_build/xgboost_bring_your_own/Batch_Transform_BYO_XGB.html) – このノートブックでは、Amazon SageMaker AI Batch 変換を使用してカスタム XGBoost コンテナを構築する方法について説明しています。
+ [Parquet を使用した XGBoost でのリグレッション](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/xgboost_abalone/xgboost_parquet_input_training.html) – このノートブックでは、Parquet の Abalone データセットを使用して XGBoost モデルをトレーニングする方法について説明しています。
+ [多クラス分類モデルをトレーニングおよびホストする方法](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/xgboost_mnist/xgboost_mnist.html) – このノートブックでは、MNIST データセットを使用して、多クラス分類モデルをトレーニングおよびホストする方法について説明しています。
+ [カスタマーチャーン予測のモデルをトレーニングする方法](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_applying_machine_learning/xgboost_customer_churn/xgboost_customer_churn.html) – このノートブックでは、不満を感じている顧客を特定するために、モバイルの顧客の離反を予測するモデルをトレーニングする方法について説明しています。
+ [XGBoost トレーニング用 Amazon SageMaker AI マネージドスポットインフラストラクチャの概要](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/xgboost_abalone/xgboost_managed_spot_training.html) – このノートブックでは、XGBoost コンテナでトレーニングにスポットインスタンスを使用する方法について説明しています。
+ [Amazon SageMaker Debugger を使用して XGBoost トレーニングジョブをデバッグする方法](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-debugger/xgboost_census_explanations/xgboost-census-debugger-rules.html) – このノートブックでは、Amazon SageMaker Debugger を使用して、トレーニングジョブをモニタリングし、組み込みのデバッグルールを使用して不整合を検出する方法について説明しています。

SageMaker AI でサンプルを実行するために使用できる Jupyter ノートブックインスタンスを作成してアクセスする方法の詳細については、「[Amazon SageMaker ノートブックインスタンス](nbi.md)」を参照してください。ノートブックインスタンスを作成して開いた後、**[SageMaker AI サンプル]** タブを選択して、すべての SageMaker AI サンプルのリストを表示します。線形学習者アルゴリズムを使用したトピックモデリングのサンプルノートブックは、[**Introduction to Amazon algorithm (Amazon アルゴリズムの概要)**] セクションにあります。ノートブックを開くには、その [**Use (使用)**] タブを選択し、[**Create copy (コピーを作成)**] を選択します。