XGBoost и LightGBM — два самых популярных и мощных алгоритма повышения, используемых в машинном обучении. Эти алгоритмы предназначены для повышения производительности моделей за счет объединения прогнозов нескольких слабых моделей. Алгоритмы повышения работают путем итеративного обучения слабых моделей на остатках предыдущих моделей до тех пор, пока не будет достигнут желаемый уровень точности.

XGBoost и LightGBM — это алгоритмы повышения градиента, что означает, что они используют градиентный спуск для минимизации функции потерь и повышения точности модели. XGBoost — это древовидный алгоритм, который использует регуляризованную целевую функцию для предотвращения переобучения. LightGBM, с другой стороны, представляет собой алгоритм на основе гистограмм, который использует новую технику, называемую односторонней выборкой на основе градиента (GOSS), для уменьшения количества точек данных, используемых при обучении, без ущерба для точности.

Было показано, что и XGBoost, и LightGBM превосходят другие популярные алгоритмы, такие как Random Forest и Нейронные сети, во многих реальных приложениях. Они широко используются в различных областях, включая финансы, здравоохранение и электронную коммерцию, где точность и скорость имеют решающее значение. В этой статье мы рассмотрим ключевые функции XGBoost и LightGBM и то, как их можно использовать для достижения превосходной производительности в машинном обучении.

Обзор алгоритмов усиленного градиента

Что такое алгоритмы повышения градиента?

Алгоритмы усиленного градиента — это тип метода ансамблевого обучения, который объединяет несколько слабых моделей для создания сильной модели. Эти модели представляют собой деревья решений, которые обучаются последовательно, где каждое новое дерево обучается исправлять ошибки предыдущего дерева. Термин градиент относится к функции оптимизации, которая используется для минимизации ошибки между прогнозируемыми и фактическими значениями.

Почему важны алгоритмы повышения градиента?

Алгоритмы усиленного градиента важны, поскольку они обеспечивают превосходную производительность по сравнению с другими алгоритмами машинного обучения. Они особенно полезны для сложных наборов данных с большим количеством функций и наблюдений. Эти алгоритмы также очень гибки, что позволяет оптимизировать различные параметры для достижения наилучших результатов.

Оригинальный контент взят из моего блога.Продолжить чтение здесь