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# Construa um estimador SageMaker AI XGBoost com a regra Debugger XGBoost Report
<a name="debugger-training-xgboost-report-estimator"></a>

A regra [CreateXgboostReport](debugger-built-in-rules.md#create-xgboost-report) coleta os seguintes tensores de saída do seu trabalho de treinamento: 
+ `hyperparameters`: Salva na primeira etapa.
+ `metrics`: Economiza perdas e precisão a cada 5 etapas.
+ `feature_importance`: Salva a cada 5 etapas.
+ `predictions`: Salva a cada 5 etapas.
+ `labels`: Salva a cada 5 etapas.

Os tensores de saída são salvos em um bucket S3 padrão. Por exemplo, .`s3://sagemaker-{{<region>}}-{{<12digit_account_id>}}/{{<base-job-name>}}/debug-output/`

Ao criar um estimador de SageMaker IA para um trabalho de treinamento do XGBoost, especifique a regra conforme mostrado no código de exemplo a seguir.

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#### [ Using the SageMaker AI generic estimator ]

```
import boto3
import sagemaker
from sagemaker.estimator import Estimator
from sagemaker import image_uris
from sagemaker.debugger import Rule, rule_configs

rules=[
    {{Rule.sagemaker(rule_configs.create_xgboost_report())}}
]

region = boto3.Session().region_name
xgboost_container=sagemaker.image_uris.retrieve("xgboost", region, "{{1.2-1}}")

estimator=Estimator(
    role=sagemaker.get_execution_role()
    image_uri=xgboost_container,
    base_job_name="{{debugger-xgboost-report-demo}}",
    instance_count={{1}},
    instance_type="{{ml.m5.2xlarge}}",
    
    # Add the Debugger XGBoost report rule
    rules=rules
)

estimator.fit(wait=False)
```

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