Усиление градиента

Градиентный бустинг - это метод ансамблевого машинного обучения, используемый для создания прогнозных моделей. Градиентное усиление строит модели поэтапно, работая с небольшими деревьями решений. Каждое последующее дерево пытается увеличить общую предсказательную силу всех ранее обученных деревьев решений.

Основная идея градиентного бустинга заключается в последовательном обучении предикторов с целью минимизации общей объективной функции. Градиентный бустинг использует технику, называемую бустингом, которая работает путем объединения слабых обучаемых в сильные. Слабые обучаемые - это те, которые лишь немного лучше, чем случайное угадывание. Идея заключается в том, чтобы объединить несколько слабых обучаемых в один, более мощный обучаемый, используя технику форсирования.

В процессе бустинга, прежде всего, определяется базовый или слабый ученик. На каждом последующем этапе метод бустинга взвешивает или присваивает различные веса отдельным слабым ученикам, так что они становятся более эффективными по отдельности и в целом. В конце процесса бустинга создается единый обучаемый, который обладает гораздо большей предсказательной силой, чем комбинация слабых обучаемых.

Среди других особенностей градиентного наращивания можно отметить гибкость в использовании различных типов слабых обучающих устройств, способность обрабатывать нелинейные зависимости между входными переменными и целью, а также эффективность при работе с большими массивами данных.

Градиентное усиление используется в различных приложениях благодаря своей высокой предсказательной способности и эффективности. В частности, он успешно применяется в таких областях, как обнаружение мошенничества, оценка рисков, рекомендательные системы, компьютерное зрение и искусственный интеллект. По сравнению с другими методами машинного обучения, градиентный бустинг особенно полезен при работе с несбалансированными наборами данных.