Arbres boostés par dégradé et machines boostées par dégradé

Le modèle d'amplification de dégradé comprend principalement deux méthodes d'ajustement : l'arbre d'amplification de dégradé et la machine d'amplification de dégradé. L'arbre d'amplification de gradient utilise des itérations répétées pour réduire progressivement l'erreur résiduelle en entraînant une série d'arbres de décision, et obtient finalement un modèle de prédiction. La machine d'amplification de gradient présente davantage d'apprenants basés sur l'arbre d'amplification de gradient, tels que les machines de régression linéaire et de vecteurs de support, pour améliorer les performances du modèle. La combinaison de ces apprenants peut mieux capturer les relations complexes des données, améliorant ainsi la précision et la stabilité des prédictions.

Le concept et le principe de l'arbre de renforcement de gradient

L'arbre de renforcement de gradient est une méthode d'apprentissage d'ensemble qui réduit les erreurs résiduelles en entraînant de manière itérative des arbres de décision pour obtenir le modèle de prédiction final.

Le principe de l'arbre d'amplification de gradient est le suivant :

Initialiser le modèle : utiliser la valeur moyenne de la variable cible comme valeur prédite initiale.

Formation itérative : en entraînant continuellement de manière itérative une série d'arbres de décision, les résidus du modèle actuel sont ajustés pour obtenir le prochain cycle de modèle de prédiction.

Mettre à jour le modèle : comparez les résultats de prédiction du modèle actuel avec la vraie valeur pour obtenir le résidu, puis utilisez le résidu comme variable cible pour le prochain cycle d'entraînement afin de poursuivre l'entraînement itératif.

Terminer l'itération : lorsque le nombre d'itérations prédéfini est atteint ou que la fonction objectif a convergé, arrêtez l'itération et obtenez le modèle de prédiction final.

La clé de l'arbre d'amélioration du gradient est d'utiliser la méthode de descente de gradient pour ajuster les paramètres du modèle à chaque itération afin de minimiser l'erreur résiduelle sous le modèle actuel. Par conséquent, les arbres d’amplification de gradient peuvent gérer efficacement les relations non linéaires et les données non stationnaires, tout en évitant les problèmes de surajustement et de sous-ajustement.

Gradient Boosting Machine est une méthode d'apprentissage intégrée et une extension de l'arbre d'amplification de gradient. Elle peut non seulement utiliser des arbres de décision comme apprenants de base, mais également utiliser d'autres types d'algorithmes d'apprentissage automatique, tels que la régression linéaire, prendre en charge les machines vectorielles, etc. .

Le concept et le principe de la machine de boosting de gradient

Le principe de la machine de boosting de gradient est similaire à celui de l'arbre de boosting de gradient, mais à chaque itération, la machine de boosting de gradient peut utiliser différents apprenants pour s'adapter aux résidus du modèle. Plus précisément, le principe de la machine à booster de gradient est le suivant :

Initialiser le modèle : utiliser la valeur moyenne de la variable cible comme valeur prédite initiale.

Formation itérative : en formant de manière itérative continue une série d'apprenants de base, les résidus du modèle actuel sont ajustés pour obtenir le prochain cycle de modèle de prédiction.

Mettre à jour le modèle : comparez les résultats de prédiction du modèle actuel avec la vraie valeur pour obtenir le résidu, puis utilisez le résidu comme variable cible pour le prochain cycle d'entraînement afin de poursuivre l'entraînement itératif.

Terminer l'itération : lorsque le nombre d'itérations prédéfini est atteint ou que la fonction objectif a convergé, arrêtez l'itération et obtenez le modèle de prédiction final.

La clé de la machine à booster de gradient est de sélectionner l'apprenant de base optimal pour s'adapter aux résidus du modèle actuel à chaque itération. Par conséquent, les machines d’augmentation de gradient peuvent gérer différents types de données et de problèmes de manière plus flexible et disposent de fortes capacités de généralisation.

La différence entre les arbres de boosting de gradient et les machines de boosting de gradient

Les arbres de boosting de gradient et les machines de boosting de gradient sont tous deux des méthodes d'apprentissage intégrées basées sur l'algorithme de boosting de gradient. Leur principale différence réside dans le type et le nombre d'apprenants de base.

L'arbre d'amélioration des gradients utilise l'arbre de décision comme apprenant de base, et chaque itération entraîne un arbre de décision pour s'adapter au résidu du modèle actuel. L'avantage des arbres d'amplification de gradient est qu'ils sont faciles à mettre en œuvre et à expliquer, et qu'ils peuvent gérer des relations non linéaires et des données non stationnaires. Cependant, ils peuvent être soumis aux limitations de l'arbre de décision lui-même, telles que le surajustement et d'autres problèmes.

La machine d'amplification de gradient peut utiliser différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique comme apprenants de base, tels que la régression linéaire, la machine à vecteurs de support, etc. Chaque cycle d'itération forme un nouvel apprenant de base pour s'adapter aux résidus du modèle actuel. L'avantage de la machine d'amplification de gradient est qu'elle peut gérer différents types de données et de problèmes de manière plus flexible et possède une forte capacité de généralisation. Cependant, par rapport à l'arbre d'amplification de gradient, elle peut nécessiter plus de ressources informatiques et une mise en œuvre plus complexe.

Par conséquent, l'utilisation d'un arbre d'amplification de dégradé ou d'une machine d'amplification de dégradé doit être choisie en fonction du problème spécifique.

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