그라디언트 부스트 트리 및 그라디언트 부스트 머신

그래디언트 부스팅 모델에는 주로 그래디언트 부스팅 트리와 그래디언트 부스팅 머신의 두 가지 피팅 방법이 포함됩니다. 그래디언트 부스팅 트리는 반복적인 반복을 통해 일련의 결정 트리를 훈련시켜 잔차 오류를 점진적으로 줄이고 최종적으로 예측 모델을 얻는다. 그래디언트 부스팅 머신은 모델 성능을 향상시키기 위해 선형 회귀 및 서포트 벡터 머신과 같은 그래디언트 부스팅 트리를 기반으로 더 많은 학습자를 도입합니다. 이러한 학습자의 조합은 데이터의 복잡한 관계를 더 잘 포착하여 예측의 정확성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

그라디언트 부스팅 트리의 개념과 원리

그라디언트 부스팅 트리는 최종 예측 모델을 얻기 위해 결정 트리를 반복적으로 학습시켜 잔차 오류를 줄이는 앙상블 학습 방법입니다.

그라디언트 부스팅 트리의 원리는 다음과 같습니다.

모델 초기화: 대상 변수의 평균값을 초기 예측값으로 사용합니다.

반복 훈련: 일련의 의사 결정 트리를 지속적으로 반복적으로 훈련함으로써 현재 모델의 잔차를 피팅하여 다음 예측 모델을 얻습니다.

모델 업데이트: 현재 모델의 예측 결과를 실제 값과 비교하여 잔차를 얻은 후 잔차를 다음 학습 라운드의 대상 변수로 사용하여 반복 학습을 계속합니다.

반복 종료: 미리 설정된 반복 횟수에 도달하거나 목적 함수가 수렴되면 반복을 중지하고 최종 예측 모델을 얻습니다.

그래디언트 부스팅 트리의 핵심은 그래디언트 디센트 방법을 사용하여 각 반복에서 모델의 매개변수를 조정하여 현재 모델에서 잔여 오류를 최소화하는 것입니다. 따라서 그래디언트 부스팅 트리는 비선형 관계와 비정상 데이터를 효과적으로 처리하는 동시에 과적합 및 과소적합 문제를 방지할 수 있습니다.

그래디언트 부스팅 머신은 통합 학습 방법이자 그래디언트 부스팅 트리의 확장입니다. 이는 결정 트리를 기본 학습기로 사용할 수 있을 뿐만 아니라 선형 회귀, 지원 벡터 머신, 등. .

그라디언트 부스팅 머신의 개념과 원리

그라디언트 부스팅 머신의 원리는 그래디언트 부스팅 트리와 유사하지만 각 반복에서 그래디언트 부스팅 머신은 모델의 잔차를 맞추기 위해 서로 다른 학습기를 사용할 수 있습니다. 구체적으로 그래디언트 부스팅 머신의 원리는 다음과 같습니다.

모델 초기화: 대상 변수의 평균값을 초기 예측값으로 사용합니다.

반복 훈련: 일련의 기본 학습자를 지속적으로 반복적으로 훈련함으로써 현재 모델의 잔차를 피팅하여 다음 예측 모델을 얻습니다.

모델 업데이트: 현재 모델의 예측 결과를 실제 값과 비교하여 잔차를 얻은 후 잔차를 다음 학습 라운드의 대상 변수로 사용하여 반복 학습을 계속합니다.

반복 종료: 미리 설정된 반복 횟수에 도달하거나 목적 함수가 수렴되면 반복을 중지하고 최종 예측 모델을 얻습니다.

그래디언트 부스팅 머신의 핵심은 각 반복에서 현재 모델의 잔차에 맞는 최적의 기본 학습기를 선택하는 것입니다. 따라서 그라디언트 부스팅 머신은 다양한 유형의 데이터와 문제를 보다 유연하게 처리할 수 있으며 강력한 일반화 기능을 갖추고 있습니다.

그라디언트 부스팅 트리와 그라디언트 부스팅 머신의 차이점

그라디언트 부스팅 트리와 그라디언트 부스팅 머신은 모두 그라디언트 부스팅 알고리즘을 기반으로 하는 통합 학습 방법이며, 주요 차이점은 기본 학습자의 유형과 수에 있습니다.

그라디언트 부스팅 트리는 결정 트리를 기본 학습기로 사용하며, 각 반복은 현재 모델의 잔차에 맞게 결정 트리를 교육합니다. 그래디언트 부스팅 트리의 장점은 구현 및 설명이 쉽고 비선형 관계 및 비정상 데이터를 처리할 수 있다는 것입니다. 그러나 과적합 및 기타 문제와 같은 의사결정 트리 자체의 한계가 있을 수 있습니다.

그라디언트 부스팅 머신은 선형 회귀, 서포트 벡터 머신 등과 같은 다양한 유형의 머신 러닝 알고리즘을 기본 학습기로 사용할 수 있습니다. 각 반복 라운드에서는 현재 모델의 잔차에 맞게 새로운 기본 학습기를 교육합니다. 그라디언트 부스팅 머신의 장점은 다양한 유형의 데이터와 문제를 보다 유연하게 처리할 수 있고 강력한 일반화 능력을 가지고 있다는 것입니다. 그러나 그라디언트 부스팅 트리에 비해 더 많은 컴퓨팅 리소스와 더 복잡한 구현이 필요할 수 있습니다.

따라서 그라디언트 부스팅 트리를 사용할지 그라디언트 부스팅 머신을 사용할지는 특정 문제에 따라 선택해야 합니다.

위 내용은 그라디언트 부스트 트리 및 그라디언트 부스트 머신의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!