Das Gradient-Boosting-Modell umfasst hauptsächlich zwei Anpassungsmethoden: den Gradient-Boosting-Baum und die Gradient-Boosting-Maschine. Der Gradient-Boosting-Baum verwendet wiederholte Iterationen, um den Restfehler schrittweise zu reduzieren, indem er eine Reihe von Entscheidungsbäumen trainiert, und erhält schließlich ein Vorhersagemodell. Die Gradient-Boosting-Maschine führt mehr Lernende auf der Grundlage des Gradient-Boosting-Baums ein, z. B. lineare Regressions- und Support-Vektor-Maschinen, um die Leistung des Modells zu verbessern. Die Kombination dieser Lernenden kann die komplexen Zusammenhänge der Daten besser erfassen und dadurch die Genauigkeit und Stabilität der Vorhersagen verbessern.
Das Konzept und Prinzip des Gradient Boosting Tree
Der Gradient Boosting Tree ist eine Ensemble-Lernmethode, die Restfehler durch iteratives Training von Entscheidungsbäumen reduziert, um das endgültige Vorhersagemodell zu erhalten.
Das Prinzip des Gradient Boosting Tree lautet wie folgt:
Initialisieren Sie das Modell: Verwenden Sie den Durchschnittswert der Zielvariablen als anfänglichen vorhergesagten Wert.
Iteratives Training: Durch kontinuierliches iteratives Training einer Reihe von Entscheidungsbäumen werden die Residuen des aktuellen Modells angepasst, um die nächste Runde des Vorhersagemodells zu erhalten.
Modell aktualisieren: Vergleichen Sie die Vorhersageergebnisse des aktuellen Modells mit dem wahren Wert, um das Residuum zu erhalten, und verwenden Sie das Residuum dann als Zielvariable für die nächste Trainingsrunde, um das iterative Training fortzusetzen.
Iteration beenden: Wenn die voreingestellte Anzahl von Iterationen erreicht ist oder die Zielfunktion konvergiert hat, stoppen Sie die Iteration und erhalten Sie das endgültige Vorhersagemodell.
Der Schlüssel zum Gradientenverstärkungsbaum besteht darin, die Parameter des Modells in jeder Iteration mithilfe der Gradientenabstiegsmethode anzupassen, um den Restfehler unter dem aktuellen Modell zu minimieren. Daher können Gradientenverstärkungsbäume nichtlineare Beziehungen und instationäre Daten effektiv verarbeiten und gleichzeitig Probleme mit Über- und Unteranpassung vermeiden.
Gradient Boosting Machine ist eine integrierte Lernmethode und eine Erweiterung des Gradient Boosting Tree. Sie kann nicht nur Entscheidungsbäume als Basislerner verwenden, sondern auch andere Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden, wie z. B. lineare Regression, Support Vector Machines. usw. .
Das Konzept und Prinzip der Gradient Boosting Machine
Das Prinzip der Gradient Boosting Machine ähnelt dem Gradient Boosting Tree, aber in jeder Iteration kann die Gradient Boosting Machine unterschiedliche Lernende verwenden, um die Residuen des Modells anzupassen. Das Prinzip der Gradientenverstärkungsmaschine lautet insbesondere wie folgt:
Initialisieren Sie das Modell: Verwenden Sie den Durchschnittswert der Zielvariablen als anfänglichen vorhergesagten Wert.
Iteratives Training: Durch kontinuierliches iteratives Training einer Reihe von Basislernern werden die Residuen des aktuellen Modells angepasst, um die nächste Runde des Vorhersagemodells zu erhalten.
Modell aktualisieren: Vergleichen Sie die Vorhersageergebnisse des aktuellen Modells mit dem wahren Wert, um das Residuum zu erhalten, und verwenden Sie das Residuum dann als Zielvariable für die nächste Trainingsrunde, um das iterative Training fortzusetzen.
Iteration beenden: Wenn die voreingestellte Anzahl von Iterationen erreicht ist oder die Zielfunktion konvergiert hat, stoppen Sie die Iteration und erhalten Sie das endgültige Vorhersagemodell.
Der Schlüssel zur Gradient-Boosting-Maschine besteht darin, den optimalen Basislerner auszuwählen, der zu den Residuen des aktuellen Modells in jeder Iteration passt. Daher können Maschinen zur Gradientenverstärkung flexibler mit verschiedenen Datentypen und Problemen umgehen und verfügen über starke Generalisierungsfähigkeiten.
Der Unterschied zwischen Gradient-Boosting-Bäumen und Gradient-Boosting-Maschinen
Gradient-Boosting-Bäume und Gradient-Boosting-Maschinen sind beides integrierte Lernmethoden, die auf dem Gradient-Boosting-Algorithmus basieren. Ihr Hauptunterschied liegt in der Art und Anzahl der Basislerner.
Der Gradient Boosting Tree verwendet den Entscheidungsbaum als Basislerner und jede Iteration trainiert einen Entscheidungsbaum, um ihn an das Residuum des aktuellen Modells anzupassen. Der Vorteil von Gradient-Boosting-Bäumen besteht darin, dass sie einfach zu implementieren und zu erklären sind und nichtlineare Beziehungen und instationäre Daten verarbeiten können. Sie können jedoch den Einschränkungen des Entscheidungsbaums selbst unterliegen, wie z. B. Überanpassung und anderen Problemen.
Gradient Boosting Machine kann verschiedene Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen als Basislerner verwenden, z. B. lineare Regression, Support Vector Machine usw. Jede Iterationsrunde trainiert einen neuen Basislerner, um ihn an die Residuen des aktuellen Modells anzupassen. Der Vorteil der Gradient-Boosting-Maschine besteht darin, dass sie flexibler mit verschiedenen Datentypen und Problemen umgehen kann und über eine starke Generalisierungsfähigkeit verfügt. Im Vergleich zum Gradient-Boosting-Baum sind jedoch möglicherweise mehr Rechenressourcen und eine komplexere Implementierung erforderlich.
Daher muss je nach Problemstellung entschieden werden, ob ein Gradientenverstärkungsbaum oder eine Gradientenverstärkungsmaschine verwendet werden soll.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGradientenverstärkte Bäume und Gradientenverstärkte Maschinen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
