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:

  1. Повышение градиента: XGBoost следует подходу повышения, при котором каждая новая модель исправляет ошибки предыдущих, что приводит к постепенному улучшению производительности.
  2. 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).
  3. Градиентный спуск: XGBoost использует градиентный спуск для минимизации функции потерь. Он рассчитывает градиент потерь относительно прогнозов текущей модели.
  4. Аддитивное обучение: на каждой итерации повышения в ансамбль добавляется новое дерево решений (слабый обучающийся). Целью этого дерева является минимизация остаточных ошибок, оставленных предыдущими деревьями.
  5. 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.
  6. Регуляризация. Чтобы предотвратить переобучение, XGBoost включает условия регуляризации (L1 и L2), которые наказывают сложные модели, поощряя простоту.
  7. Скорость обучения: вводится параметр «скорость обучения», контролирующий размер шага каждой итерации. Меньшая скорость замедляет обучение, позволяя осуществлять более точную настройку.
  8. Важность функции: XGBoost вычисляет показатели важности функций, оценивая вклад каждой функции в уменьшение функции потерь во всех деревьях.
  9. Критерии остановки: обучение прекращается при выполнении заранее определенных критериев, таких как заданное количество деревьев или незначительное улучшение потерь.
  10. Прогноз: Чтобы делать прогнозы, XGBoost объединяет прогнозы слабых учащихся, каждый из которых масштабируется по коэффициенту «усадки» (скорости обучения).

2. ПЛЮСЫ

  1. Высокая точность: XGBoost…