XGBoost, или Extreme Gradient Boosting, представляет собой алгоритм ансамблевого обучения, в основном основанный на принципах повышения градиента и оптимизации. Он создает сильную прогностическую модель путем объединения прогнозов нескольких слабых учащихся, часто деревьев решений, посредством итеративного процесса.
1. КАК ЭТО РАБОТАЕТ
Вот краткое техническое описание того, как работает XGBoost:
- Повышение градиента: XGBoost следует подходу повышения, при котором каждая новая модель исправляет ошибки предыдущих, что приводит к постепенному улучшению производительности.
- Функция потерь: минимизирует функцию потерь, которая количественно определяет несоответствие между прогнозируемыми и фактическими значениями, используя общие функции потерь, такие как среднеквадратическая ошибка (для регрессии) и логарифмические потери (для классификации).
- Градиентный спуск: XGBoost использует градиентный спуск для минимизации функции потерь. Он рассчитывает градиент потерь относительно прогнозов текущей модели.
- Аддитивное обучение: на каждой итерации повышения в ансамбль добавляется новое дерево решений (слабый обучающийся). Целью этого дерева является минимизация остаточных ошибок, оставленных предыдущими деревьями.
- Взвешенные обновления: XGBoost присваивает веса точкам данных, придавая более высокие веса тем, которые труднее предсказать (более высокие остаточные ошибки). Это фокусирует следующую модель на исправлении этих ошибок.
- Регуляризация. Чтобы предотвратить переобучение, XGBoost включает условия регуляризации (L1 и L2), которые наказывают сложные модели, поощряя простоту.
- Скорость обучения: вводится параметр «скорость обучения», контролирующий размер шага каждой итерации. Меньшая скорость замедляет обучение, позволяя осуществлять более точную настройку.
- Важность функции: XGBoost вычисляет показатели важности функций, оценивая вклад каждой функции в уменьшение функции потерь во всех деревьях.
- Критерии остановки: обучение прекращается при выполнении заранее определенных критериев, таких как заданное количество деревьев или незначительное улучшение потерь.
- Прогноз: Чтобы делать прогнозы, XGBoost объединяет прогнозы слабых учащихся, каждый из которых масштабируется по коэффициенту «усадки» (скорости обучения).
2. ПЛЮСЫ
- Высокая точность: XGBoost…