Глубокое понимание введения XGBoost в машинное обучение

Исчерпывающее введение в XGBoost в машинном обучении

Алгоритм для улучшения скорости и производительности

Фото от Alex Chumak на Unsplash

Что такое машинное обучение?

Это техника изучения паттернов из данных и прогнозирования. Реализация алгоритмов машинного обучения основана на данных. С течением времени мы видим эволюцию алгоритмов, и некоторые алгоритмы, такие как SVM, случайный лес или градиентный бустинг, дают лучший результат на каждом типе данных.

Однако у этих алгоритмов все еще есть некоторые недостатки в терминах переобучения и масштабируемости, что прямо влияет на скорость и производительность моделей. Чтобы преодолеть эти проблемы, исследователи представили библиотеку XGBoost поверх алгоритма градиентного бустинга для улучшения скорости и производительности.

Почему исследователи выбрали градиентный бустинг?

  1. Он очень гибок в использовании для любой тип задачи, например регрессии, классификации, ранжирования и даже основанных на пользовательских проблемах, потому что он гибок для выбора любой функции потерь, но она должна быть дифференцируемой.
  2. Он надежен и дает лучшую производительность по сравнению с другими алгоритмами.

Исследователи главным образом сосредоточились на трех областях, показанных ниже:

  1. Гибкость
  2. Скорость
  3. Производительность

Мы постараемся понять XGBoost эффективно, основываясь на этих трех моментах.

Гибкость

Гибкость алгоритма сфокусирована на достижимости любых энтузиастов машинного обучения.

  • Кросс-платформенность: Модели XGBoost могут использоваться на любой операционной системе, будь то Linux, Windows или Mac.
  • Поддержка множества языков: Исследователи создали оболочки XGBoost для его использования на других языках, чтобы упростить проекты системы, такие как Java, Ruby, Python, R, Scala, и т.д.
  • Интеграция с библиотеками и инструментами: Он хорошо совместим с различными этапами разработки модели.
  1. Построение моделей: Он совместим с numpy, pandas, scikit learn и т.д.
  2. Распределенные вычисления: Он совместим с Spark, Pyspark, Dask и т.д.
  3. Интерпретируемость модели: Это…