Hvordan fungerer xgboost-klassifisereren?

Dette er et spørsmål ekspertene våre får fra tid til annen. Nå har vi den fullstendige detaljerte forklaringen og svaret for alle som er interessert!

Spurt av: Alisha Mohr
Poengsum: 4,6/5(59 stemmer)

XGBoost er en populær og effektiv åpen kildekodeimplementering av algoritmen for gradientforsterkede trær . Gradient boosting er en overvåket læringsalgoritme, som forsøker å forutsi en målvariabel nøyaktig ved å kombinere estimatene for et sett med enklere, svakere modeller.

Hvordan fungerer XGBoost steg for steg?

Den boostende ensembleteknikken består av tre enkle trinn:

  1. En initial modell F0 er definert for å forutsi målvariabelen y. Denne modellen vil være assosiert med en rest (y – F0)
  2. En ny modell h1 er tilpasset restene fra forrige trinn.
  3. Nå er F0 og h1 kombinert for å gi F1, den forsterkede versjonen av F0.

Er XGBoost bra for klassifisering?

XGBoost-algoritmen er effektiv for en bredt spekter av regresjons- og klassifikasjonsprediktive modelleringsproblemer . Det er en effektiv implementering av den stokastiske gradientforsterkende algoritmen og tilbyr en rekke hyperparametre som gir finkornet kontroll over modellopplæringsprosedyren.

Er XGBoost en klassifikator eller regressor?

XGboost er den mest brukte algoritmen innen maskinlæring , om problemet er et klassifiserings- eller regresjonsproblem. Den er kjent for sin gode ytelse sammenlignet med alle andre maskinlæringsalgoritmer.

Hvordan fungerer ekstrem gradientforsterkning?

XGBoost bruker 'max_depth'-parameteren som spesifisert i stedet for kriteriet først, og starter beskjæring trær bakover. Denne 'dybden først'-tilnærmingen forbedrer beregningsytelsen betydelig. Maskinvareoptimalisering: Denne algoritmen er utviklet for å gjøre effektiv bruk av maskinvareressurser.

XGBoost: Hvordan det fungerer, med et eksempel.

34 relaterte spørsmål funnet

Hva er en XGBoost-klassifiser?

XGBoost er en algoritme som nylig har dominert anvendt maskinlæring og Kaggle-konkurranser for strukturerte eller tabellformede data. XGBoost er en implementering av gradientforsterkede beslutningstrær designet for hastighet og ytelse .

Hvordan fungerer XGBoost internt?

XGBoost er en populær og effektiv åpen kildekode-implementering av algoritmen for gradientforsterkede trær . ... Når du bruker gradientforsterkning for regresjon, er de svake elevene regresjonstrær, og hvert regresjonstre kartlegger et inputdatapunkt til et av bladene som inneholder en kontinuerlig poengsum.

Hvor brukes XGBoost?

Når skal jeg bruke XGBoost?

  1. Når du har et stort antall observasjoner i treningsdata.
  2. Tallfunksjoner
  3. Den fungerer bra når data har en blanding av numeriske og kategoriske funksjoner eller bare numeriske funksjoner.
  4. Når modellens ytelsesmålinger skal vurderes.

Hvordan er XGBoost forskjellig fra Random Forest?

En av de viktigste forskjellene mellom XG Boost og Random forest er at XGBoost legger alltid mer vekt på funksjonell plass når man reduserer kostnadene for en modell mens Random Forest prøver å gi flere preferanser til hyperparametere for å optimalisere modellen.

Hvorfor er XGBoost best?

XGBoost er en skalerbar og nøyaktig implementering av gradientforsterkende maskiner og det har vist seg å flytte grensene for datakraft for boostede trær-algoritmer ettersom det ble bygget og utviklet for det eneste formålet med modellytelse og beregningshastighet.

Hva brukes CatBoost til?

CatBoost er en algoritme for gradientforsterkning på beslutningstrær . Den er utviklet av Yandex-forskere og ingeniører, og brukes til søk, anbefalingssystemer, personlig assistent, selvkjørende biler, værmelding og mange andre oppgaver hos Yandex og i andre selskaper, inkludert CERN, Cloudflare, Careem taxi.

Hva er Gamma i XGBoost?

Det er en pseudoregulariseringshyperparameter i gradientforsterkning . Matematisk kaller du Gamma for den lagrangiske multiplikatoren (kompleksitetskontroll). Jo høyere Gamma er, jo høyere regularisering. Standardverdien er 0 (ingen regularisering).

Kan XGBoost brukes til flerklasseklassifisering?

For å bruke XGBoost-hovedmodulen for et flerklasseklassifiseringsproblem, er det nødvendig å endring verdien av to parametere: objektiv og num_klasse . ... På tide å angi våre XGBoost-parametere for å utføre multiklassespådommer! Parametrene ovenfor betyr (fra dokumentene): max_depth: Maksimal dybde til et tre.

Hva er CatBoost-algoritmen?

CatBoost er en algoritme for gradientforsterkning på beslutningstrær . Utviklet av Yandex-forskere og ingeniører, er det etterfølgeren til MatrixNet-algoritmen som er mye brukt i selskapet for å rangere oppgaver, prognoser og gi anbefalinger.

Hva er Lightgbm-algoritmen?

Det er et rammeverk for gradientforsterkning som gjør bruk av trebaserte læringsalgoritmer som anses å være en veldig kraftig algoritme når det kommer til beregning. Det anses å være en rask behandlingsalgoritme.

Hva er tapsfunksjon i XGBoost?

XGBoost er trent av minimere tap av en objektiv funksjon mot et datasett . Som sådan er valget av tapsfunksjon en kritisk hyperparameter og knyttet direkte til typen problem som skal løses, omtrent som dyplæringsnevrale nettverk.

Hvorfor presterer XGBoost bedre enn tilfeldig skog?

Det utnytter gjentatte ganger mønstrene i residualer, styrker modellen med svake spådommer , og gjøre det bedre. Ved å kombinere fordelene fra både tilfeldig skog og gradientforsterkning, ga XGBoost en prediksjonsfeil ti ganger lavere enn boosting eller tilfeldig skog i mitt tilfelle.

Hvorfor er XGBoost bedre enn tilfeldig skog?

Modellinnstillingen i Random Forest er mye enklere enn i tilfelle XGBoost. I RF har vi to hovedparametere: antall funksjoner som skal velges ved hver node og antall beslutningstrær. RF er vanskeligere å overfitte enn XGB.

Er XGBoost basert på tilfeldig skog?

XGBoost brukes vanligvis til å trene gradientforsterkede beslutningstrær og andre gradientforsterkede modeller. ... Man kan bruke XGBoost til å trene en frittstående tilfeldig skog eller bruk tilfeldig skog som basismodell for gradientforsterkning. Her fokuserer vi på trening av frittstående tilfeldig skog.

Er XGBoost bedre enn nevrale nettverk?

XGBoost og Deep Neural Nets utkonkurrerer det fullstendig. Men når det gjelder XGBoost vs Deep Neural Networks, det er ingen vesentlig forskjell . En årsak til dette kan være den lille mengden data som tas i betraktning når modellene trenes. Dype nevrale nettverk trenger enorme mengder data for å vise deres relevans.

Hvem oppfant XGBoost?

XGBoost startet opprinnelig som et forskningsprosjekt av Tianqi Chen som en del av gruppen Distribuert (Deep) Machine Learning Community (DMLC).

Hvordan er XGBoost så raskt?

Bufferbevisst tilgang og blokkeringer for ut-av-kjerneberegning

For å beregne gevinsten i hver splitt, bruker XGBoost CPU-cache for å lagre beregnede gradienter og hessians (omslag) for å gjøre de nødvendige beregningene raskt. Når data ikke får plass i cachen og hovedminnet, blir det viktig å bruke diskplassen.

Hvordan fungerer XGBoost medium?

I XGBoost har vi tilpasse en modell på gradienten av tap generert fra forrige trinn . I XGBoost modifiserte vi nettopp vår gradientforsterkende algoritme slik at den fungerer med enhver differensierbar tapsfunksjon. Håper dere alle forstår XGBoost nå. Hvis du har spørsmål, kommenter under og del om du liker det.

Hvordan forklarer du XGBoost i intervju?

XGBoost. XGBoost er i hovedsak det samme som Gradient Boost, men hovedforskjellen er hvordan resttrærne er bygget . Med XGBoost bygges resttrærne ved å beregne likhetsscore mellom blader og de foregående nodene for å bestemme hvilke variabler som brukes som røttene og nodene.

Hvordan fungerer beslutningstreet?

Beslutningstrær bruker flere algoritmer for å bestemme seg for å dele en node i to eller flere undernoder . Opprettelsen av undernoder øker homogeniteten til resulterende undernoder. ... Beslutningstreet deler nodene på alle tilgjengelige variabler og velger deretter splitten som resulterer i de fleste homogene undernoder.