В чем отличия и какой алгоритм лучше?
Машинное обучение и искусственный интеллект оказывают глубокое влияние на мир, а Gradient Boosting и XGBoosting — это лишь два из многих алгоритмов машинного обучения, используемых сегодня. Однако в чем разница между этими двумя алгоритмами?
Что такое алгоритмы машинного обучения?
Алгоритмы машинного обучения — это математические модели, которые позволяют компьютерам учиться на данных без необходимости явного программирования человеком. Эти алгоритмы можно использовать для создания моделей, которые определяют закономерности, отношения и прогнозы, что делает их необходимыми для построения моделей ИИ.
Что такое усиление градиента?
Gradient Boosting — это сложный алгоритм машинного обучения, который обычно используется для задач классификации и регрессии, таких как ранжирование, классификация изображений и обработка естественного языка. Он работает, используя несколько более слабых учеников, в первую очередь деревья решений, чтобы попытаться создать более сильного ученика.
Новые деревья решений добавляются в модель и настраиваются на основе ошибок существующих деревьев. Этот процесс помогает повысить точность модели. Скорость, с которой добавляются новые деревья, зависит от параметра, называемого «скоростью обучения».
Повышение градиента называется «Градиент», потому что оно использует градиент функции потерь (т. е. разницу между значениями, предсказанными моделью, и фактическими значениями результата), чтобы найти наилучшее направление, чтобы попытаться минимизировать потери.
Каковы преимущества повышения градиента?
- Производительность — Gradient Boosting очень точен и является причиной его популярности. С его помощью можно добиться высокой производительности при выполнении различных задач. Например, регрессия, классификация, ранжирование и т. д.
- Гибкость. Можно использовать множество различных типов базовых обучаемых и функций потерь. Gradient Boosting в основном использует деревья решений, однако может использовать и другие алгоритмы, такие как линейные модели. Функции потерь, такие как среднеквадратическая ошибка и логарифмическая потеря, также могут использоваться, в зависимости от цели модели.
- Обработка отсутствующих данных. Отсутствующие данные можно эффективно обрабатывать, поскольку Gradient Boosting вводит отсутствующие значения или использует суррогатные разбиения в деревьях решений.
- Переобучение — чтобы избежать переоснащения, повышение градиента использует ряд стратегий, включая регуляризацию, раннюю остановку и сжатие (используя более низкие скорости обучения для каждого дерева).
- Интерпретируемый. Повышение градиента является эффективным инструментом для интерпретации сложных взаимосвязей в данных, поскольку оно может пролить свет на значение различных факторов и то, как они влияют на окончательный прогноз.
- Типы данных — Gradient Boosting может обрабатывать как числовые, так и категориальные данные, что делает его подходящим для многих наборов данных.
Что такое XGBoosting?
XBoosting, также известный как eXtreme Gradient Boosting, представляет собой модифицированную версию обычного алгоритма Gradient Boosting. Впервые разработанный в 2014 году, XGBoosting использует различные методы, чтобы попытаться повысить производительность по сравнению с обычным алгоритмом Gradient Boosting.
Во-первых, XGBoosting использует методы регуляризации L1 и L2 для предотвращения переобучения. Здесь штрафуются большие коэффициенты. Кроме того, используются такие параметры, как альфа и лямбда. Усадка также используется, чтобы попытаться предотвратить переоснащение. Здесь снижаются параметры скорости обучения всех деревьев.
Кроме того, используется ранняя остановка. С помощью XGBoost вы можете определить набор для проверки и отслеживать производительность модели во время ее обучения. Чтобы избежать переобучения, XGBoost может прекратить обучение раньше, если производительность модели на проверочном наборе перестанет улучшаться.
При обработке больших наборов данных XGBoosting распределяет вычисления по нескольким компьютерам или ядрам и использует сжатый формат разреженных столбцов для сокращения использования памяти. Кроме того, XGBoosting может использовать внешние вычисления, которые вычисляют решения в памяти, что позволяет обрабатывать большие наборы данных.
Каковы преимущества XGBoosting?
Как и традиционный Gradient Boosting, XGBoosting обладает такой же высокой производительностью, гибкостью, интерпретируемостью и обработкой отсутствующих данных, однако он делает несколько вещей лучше.
- Масштабируемость. Для еще более быстрого обучения XGBoost может выполняться на распределенных компьютерах и масштабироваться до очень больших наборов данных.
- Скорость. Благодаря использованию параллельной обработки, приближенных алгоритмов, регулярного обучения и встроенной перекрестной проверки XGBoost оптимизирован для скорости и может обучать модели быстрее, чем другие реализации, повышающие градиент.
- Регуляризация — регуляризация L1 и L2 — это лишь несколько методов регуляризации, которые XGBoost использует, чтобы избежать переобучения. Он также может автоматически определять, какая интенсивность регуляризации лучше всего подходит для каждой функции.
Что лучше?
И Gradient Boosting, и XGBoosting имеют свои варианты использования, однако при принятии решения о том, что использовать, учитывайте следующие факторы:
- Размер набора данных: если вы используете небольшой или средний набор данных, то использование Gradient Boosting было бы идеальным. Большой набор данных будет более эффективно анализироваться с помощью XGBoosting.
- Типы данных: если вы используете сочетание неструктурированных и структурированных данных, то лучше всего использовать Gradient Boosting с его гибкими алгоритмами. XGBoosting хорошо работает со структурированными и табличными данными.
- Скорость: XGBoosting обладает наибольшей точностью и может обучать модели максимально быстро. Если это не проблема, то Gradient Boosting подойдет.
- Интерпретируемость: если вам нужно проанализировать взаимосвязи и закономерности, лучше всего подойдет Gradient Boosting.
Как правило, XGBoost превосходит Gradient Boosting, однако в конечном итоге это зависит от характеристик ваших данных и целей, которые вы ставите перед собой при выборе между ними.
