XGBoost

XGBoost (eXtreme Gradient Boosting), 2016 yılında Tianqi Chen, Kailong Chen ve Carlos Guestrin tarafından geliştirilen bir topluluk makine öğrenimi algoritmasıdır. Tahmine dayalı modellerin doğruluğunu artırmak için bir topluluk öğrenme tekniği olan gradyan artırmaya dayanmaktadır.

XGBoost öncelikle sınıflandırma ve regresyon gibi denetimli makine öğrenimi uygulamalarında kullanılır. Algoritma, veri kümelerini alarak ve güçlü tahmin modelleri oluşturmak için zayıf öğrenicileri birleştirerek çalışır. Her bir zayıf öğreniciyi bir dizi iterasyondan geçirerek sürekli olarak hatalardan öğrenir ve doğruluğunu artırır.

XGBoost, diğer makine öğrenimi algoritmalarına kıyasla üstün performansı ve ölçeklenebilirliği nedeniyle giderek daha popüler hale gelmiştir. Hızlı bir uygulamaya sahiptir ve paralelliği ve büyük veri kümelerini işleme yeteneği ile bilinir. Ayrıca, en iyi iterasyon sayısını otomatik olarak seçmek için kullanılabilen erken durdurmaya izin verme özelliği ile de bilinir.

XGBoost, doğru tahmin modellerine ihtiyaç duyulan her yerde endüstride yaygın olarak kullanılmaktadır. El yazısı rakam tanıma, doğal dil işleme, ilaç keşfi ve bilgisayar görüşü gibi çok çeşitli görevlerde iyi çalıştığı gösterilmiştir. Ayrıca finans, ekonomi ve sağlık hizmetleri gibi alanlarda da yaygın olarak kullanılmaktadır.

XGBoost, doğruluğu, hızı ve esnekliği nedeniyle veri bilimcileri arasında popüler bir seçim haline gelmiştir. Makine öğrenimi uygulamaları için en iyi tahmin modellerinden biri olarak hızla dikkat çekmektedir.