Повышение градиента | На пути к науке о данных

•Градиентный бустинг — метод коллективного машинного обучения, который строит серию деревьев решений, каждое из которых фокусируется на исправлении ошибок предыдущих. •В отличие от AdaBoost, использует более глубокие деревья и фокусируется на минимизации остаточных ошибок. •Инициализация модели: начальное прогнозирование, вычисление остатков, построение первого дерева. •Итеративное обучение: вычисление новых остатков, построение новых деревьев, обновление прогнозов. •Построение деревьев на основе остатков: фокусировка на ошибках предыдущих итераций. •Окончательный прогноз: суммирование вкладов деревьев и первоначального прогноза. •maxdepth: глубина деревьев, обычно 3-8 уровней. •nestimators: количество деревьев, обычно 100-1000. •learningrate: скорость обучения, обычно 0,01-0,1. •subsample: доля выборок для обучения каждого дерева, обычно 0,5-0,8. •maxdepth выше, деревья более глубокие. •sampleweight не обновляется, используются остатки. •learningrate меньше, деревья объединяются добавлением. •Необязательный параметр subsample добавляет случайность. •Пошаговое исправление ошибок, высокая точность. •Риск переобучения, медленный процесс обучения, высокая эффективность использования памяти. •Чувствительность к настройкам, требует тщательной настройки. •Градиентный бустинг популярен благодаря своей гибкости и мощности. •Подходит для задач со структурированными данными, обрабатывает сложные взаимосвязи. •Требует тщательной настройки, но остается важным в современном машинном обучении.