Что такое XGBoost? Введение в алгоритм XGBoost в машинном обучении

С момента своего появления в 2014 году XGBoost стал предпочтительным алгоритмом машинного обучения для ученых, работающих с данными, и инженеров по машинному обучению. Это библиотека с открытым исходным кодом, которая может обучать и тестировать модели на больших объемах данных. Его использовали во многих областях: от прогнозирования рейтинга кликов по рекламе до классификации явлений физики высоких энергий.

XGBoost особенно популярен, потому что он очень быстрый, и эта скорость не требует затрат на точность!

Что такое алгоритм XGBoost?

XGBoost — это надежный алгоритм машинного обучения, который поможет вам понять ваши данные и принять более обоснованные решения.

XGBoost — это реализация деревьев решений, повышающих градиент. Он использовался учеными и исследователями данных по всему миру для оптимизации своих моделей машинного обучения.

Что такое XGBoost в машинном обучении?

XGBoost создан для скорости, простоты использования и производительности при работе с большими наборами данных. Он не требует оптимизации параметров или настройки, а это значит, что его можно использовать сразу после установки без какой-либо дополнительной настройки.

Возможности XGBoost

XGBoost — это широко распространенная реализация повышения градиента. Давайте обсудим некоторые особенности XGBoost, которые делают его таким привлекательным.

• XGBoost предлагает регуляризацию, которая позволяет вам контролировать переоснащение, вводя штрафы L1/L2 для весов и смещений каждого дерева. Эта функция недоступна во многих других реализациях повышения градиента.
• Еще одной особенностью XGBoost является его способность обрабатывать разреженные наборы данных с использованием алгоритма взвешенного квантиля эскиза. Этот алгоритм позволяет нам работать с ненулевыми записями в матрице признаков, сохраняя при этом ту же вычислительную сложность, что и другие алгоритмы, такие как стохастический градиентный спуск.
• XGBoost также имеет блочную структуру для параллельного обучения. Это упрощает масштабирование на многоядерных машинах или кластерах. Он также использует поддержку кэша, что помогает сократить использование памяти при обучении моделей с большими наборами данных.
• Наконец, XGBoost предлагает возможности внеядерных вычислений, используя структуры данных на диске вместо структур данных в памяти на этапе вычислений.

Формула XgBoost

XgBoost — это алгоритм повышения градиента для контролируемого обучения. Это высокоэффективная и масштабируемая реализация алгоритма повышения, производительность которого в большинстве случаев сравнима с производительностью других современных алгоритмов машинного обучения.

Ниже приведена формула XGBoost:

Почему XGBoost?

XGBoost используется по двум причинам: скорость выполнения и производительность модели.

Скорость выполнения имеет решающее значение, поскольку она необходима для работы с большими наборами данных. Когда вы используете XGBoost, нет никаких ограничений на размер вашего набора данных, поэтому вы можете работать с наборами данных, которые больше, чем это было бы возможно с другими алгоритмами.

Производительность модели также важна, поскольку она позволяет создавать модели, которые могут работать лучше, чем другие модели. XGBoost сравнивали с различными алгоритмами, такими как случайный лес (RF), машины повышения градиента (GBM) и деревья решений повышения градиента (GBDT). Эти сравнения показывают, что XGBoost превосходит другие алгоритмы по скорости выполнения и производительности модели.

Какой алгоритм использует XGBoost?

Повышение градиента — это алгоритм машинного обучения, который создает серию моделей и объединяет их для создания общей модели, которая более точна, чем любая отдельная модель в последовательности.

Он поддерживает задачи прогнозного моделирования как регрессии, так и классификации.

Чтобы добавить новые модели к существующей, он использует алгоритм градиентного спуска, называемый повышением градиента.

Повышение градиента реализуется библиотекой XGBoost, также известной как деревья множественной аддитивной регрессии, стохастическое повышение градиента или машины повышения градиента.

Преимущества и атрибуты XGBoost

XGBoost — это портативная библиотека для платформ OS X, Windows и Linux. Он также используется в производстве организациями различных отраслей, включая финансы и розничную торговлю.

XGBoost имеет открытый исходный код, поэтому его можно использовать бесплатно, и в его развитии активно участвует большое и растущее сообщество специалистов по обработке данных. Библиотека создавалась с нуля, чтобы быть эффективной, гибкой и портативной.

Вы можете использовать XGBoost для классификации, регрессии, ранжирования и даже задач прогнозирования, определяемых пользователем! Вы также можете использовать эту библиотеку с другими инструментами, такими как H2O или Scikit-Learn, если хотите получить больше от процесса построения модели.

Выберите правильную программу

Освойте будущее технологий с помощью курсов Simplilearn по искусственному интеллекту и машинному обучению. Откройте для себя возможности искусственного интеллекта и машинного обучения и приобретите навыки, необходимые для достижения успеха в отрасли. Выберите подходящую программу и раскройте свой потенциал уже сегодня. Зарегистрируйтесь сейчас и проложите свой путь к успеху!

Заключение

Если вы хотите выделиться в индустрии искусственного интеллекта и машинного обучения, не ищите ничего другого.

Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обучения — это совместная работа Университета Пердью и IBM, разработанная на основе модели обучения Simplilearn Bootcamp. Программа поможет вам стать сертифицированным экспертом в области искусственного интеллекта и машинного обучения, а это значит, что вы сможете добиться самых выдающихся результатов в своей отрасли, одновременно повышая свой опыт.

Часто задаваемые вопросы

1. Какая польза от XGBoost?

Основные причины, по которым вам следует рассмотреть возможность использования XGBoost:

• Он более эффективен, чем другие алгоритмы машинного обучения.
• Это позволяет легко обрабатывать большие наборы данных.

2. Что такое XGBoost и как он работает?

XGBoost — мощный инструмент с открытым исходным кодом для машинного обучения. Он разработан, чтобы помочь вам создавать более качественные модели, и работает за счет сочетания деревьев решений и повышения градиента.

3. XGBoost — это классификация или регрессия?

XGBoost — это алгоритм классификации. Он предназначен для задач, когда у вас есть набор обучающих данных, которые можно использовать для создания классификатора, а затем есть новые данные, которые вы хотите классифицировать.

4. Есть ли алгоритм повышения XGBoost?

XGBoost — это алгоритм повышения.

Он принимает данные обучения, использует их для обучения модели, а затем оценивает модель на новых данных. Этот процесс повторяется до тех пор, пока модель не перестанет улучшаться.

5. Как вы объясните XGBoost в интервью?

XGBoost — это надежный алгоритм, который поможет вам повысить точность вашей модели машинного обучения. Он основан на повышении градиента и может использоваться для любой модели на основе дерева решений.

Принцип его работы прост: вы обучаете модель, используя значения имеющихся у вас функций, затем выбираете гиперпараметр (например, количество деревьев) и оптимизируете его так, чтобы ваша модель имела максимально возможную точность.

6. Чем XGBoost отличается от Random Forest?

XGBoost — это алгоритм повышения, использующий пакетирование, который обучает несколько деревьев решений, а затем объединяет результаты. Это позволяет XGBoost обучаться быстрее, чем другие алгоритмы, но также дает ему преимущество в ситуациях, когда необходимо учитывать множество функций.

Случайный лес — это алгоритм классификации, который использует деревья решений в качестве базовой модели обучения. В основе метода случайного леса лежит предположение, что каждое дерево будет совершать разные ошибки, поэтому объединение результатов нескольких деревьев должно быть более точным, чем любое отдельное дерево.