50-дневный план обучения для начинающих специалистов по данным | Автор Круио
Добро пожаловать на 33-й день вашего путешествия по изучению науки о данных! За последние недели мы углубились в широкий спектр тем: от статистики и Python до линейной регрессии, логистической регрессии, K-ближайших соседей, деревьев решений, машин опорных векторов и наивного Байеса. Сегодня мы погружаемся в мир ансамблевого обучения с помощью машин повышения градиента (GBM).
GBM — это мощный метод, который объединяет возможности нескольких слабых учеников для создания сильной прогнозирующей модели.
На этом занятии мы рассмотрим концепции GBM, то, как они работают, реализацию и реальные приложения. Давайте отправимся в путешествие в мир машин для повышения градиента!
Введение в машины повышения градиента (GBM)
Машины повышения градиента (GBM) — это тип алгоритма ансамблевого обучения, который создает сильную прогностическую модель путем итеративного объединения прогнозов слабых обучающихся, таких как деревья решений. GBM широко используются для задач классификации и регрессии из-за их высокой прогностической способности и универсальности.
Ключевые концепции машин повышения градиента
- Ансамбльное обучение. ГБМ создают сильную модель путем последовательного объединения нескольких слабых учащихся.
- Градиентный спуск. ГБМ используют градиентный спуск, чтобы минимизировать функцию потерь путем корректировки весов отдельных слабых учащихся.
- Повышение. GBM использует повышение, что означает, что они сосредотачиваются на улучшении областей, в которых предыдущие учащиеся допустили ошибки.
Реализация машин повышения градиента:
- Подготовка данных. Загрузите набор данных и выполните необходимую предварительную обработку данных, включая обработку пропущенных значений, кодирование категориальных переменных и разделение данных на обучающий и тестовый наборы.
- Создание модели. Создайте экземпляр класса GradientBoostingClassifier для задач классификации или класса GradientBoostingRegressor для задач регрессии из библиотеки машинного обучения, например Scikit-learn.
- Настройка гиперпараметров. Настройте гиперпараметры, такие как скорость обучения, количество оценщиков (слабых обучающихся) и максимальную глубину деревьев.
- Обучение. Подгоните модель GBM к обучающим данным с помощью метода
.fit(). Модель итеративно создает слабых учащихся и корректирует их веса. - Прогноз. Используйте обученную модель для прогнозирования тестовых данных с помощью метода
.predict(). - Оценка модели. Оцените эффективность модели, используя соответствующие показатели, такие как точность классификации и среднеквадратическая ошибка регрессии.
Преимущества машин повышения градиента
- Высокая прогностическая способность. GBM часто достигают высокой точности прогнозирования и могут фиксировать сложные взаимосвязи в данных.
- Важность функций. GBM могут предоставить информацию о важности функций, помогая при выборе функций.
- Устойчивость к переобучению. ГБМ используют повышение, чтобы исправить ошибки предыдущих учеников, уменьшая переобучение.
Применение машин повышения градиента
- Прогнозирование рейтинга кликов. GBM используются в онлайн-рекламе для прогнозирования вероятности того, что пользователь нажмет на объявление.
- Кредитный скоринг. ГБМ могут прогнозировать кредитоспособность на основе различных финансовых и демографических характеристик.
- Диагностика здравоохранения. GBM могут помочь в диагностике заболеваний на основе данных пациентов и медицинских записей.
- Прогнозное обслуживание. GBM могут прогнозировать отказ оборудования на основе данных датчиков, обеспечивая своевременное обслуживание.
Заключение
На этом занятии мы рассмотрели машины повышения градиента (GBM), мощную технику ансамблевого обучения. Мы обсудили его ключевые концепции, включая ансамблевое обучение, градиентный спуск и повышение. Мы также рассмотрели этапы внедрения и применения GBM.
Продолжая изучение данных, рассмотрите возможность применения GBM для различных задач классификации и регрессии и изучения их эффективности в различных областях. GBM — лучший выбор для достижения высокой точности прогнозирования и устойчивости к переобучению.
Освоение GBM предоставит вам мощный инструмент для решения сложных задач машинного обучения и создания точных прогнозных моделей. Мы продолжим изучать более интересные темы машинного обучения и анализа данных на следующих занятиях!
Бхупеш Сингх Ратхор — Портфолио
Следуйте за мной — LinkedIn | "YouTube"
