그래디언트 부스팅 트리 알고리즘의 기본 원리

그라디언트 부스팅 트리는 의사결정 트리 모델을 반복적으로 훈련한 다음 여러 의사결정 트리 모델에 가중치를 부여하고 융합하여 보다 강력한 분류 또는 회귀 모델을 구축하는 앙상블 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 추가 모델을 기반으로 하며 각각의 새로운 의사결정 트리 모델은 이전 모델의 잔차를 최소화하도록 설계되었습니다. 최종 모델의 예측 결과는 모든 의사결정 트리 모델의 가중 평균입니다. 그라디언트 부스팅 트리는 높은 정확도와 견고성 때문에 널리 사용됩니다

구체적으로 그라디언트 부스팅 트리의 원리는 다음과 같습니다.

먼저 훈련 데이터 세트를 훈련 세트와 검증 세트로 나눕니다. 훈련 세트를 사용하여 기본 의사결정 트리 모델을 초기 모델로 훈련합니다.

먼저 훈련 세트의 잔차, 즉 실제 값과 예측 값의 차이를 계산합니다. 그런 다음 잔차를 새 목표 변수로 사용하여 이에 대한 새 의사결정 트리 모델을 훈련합니다. 마지막으로 새 모델은 초기 모델과 융합되어 가중치가 적용됩니다.

먼저, 초기 모델의 예측 결과와 새 모델의 예측 결과를 가중치 융합하여 새로운 예측 결과를 얻습니다. 다음으로, 새로운 예측과 실제 값 사이의 잔차를 계산하고 잔차를 새로운 목표 변수로 사용합니다. 그런 다음 이 새로운 목표 변수를 사용하여 새로운 의사결정 트리 모델을 훈련하고 이전 모델과 가중치 융합을 수행합니다. 이러한 방식으로 우리는 예측 모델을 지속적이고 반복적으로 개선하여 보다 정확한 예측 결과를 얻을 수 있습니다.

4. 미리 결정된 반복 횟수에 도달하거나 검증 세트에 대한 모델 성능이 저하되기 시작할 때까지 위 단계를 반복합니다.

5. 마지막으로 다중 의사결정 트리 모델의 예측 결과에 가중치를 부여하고 융합하여 최종 예측 결과를 얻습니다.

그라디언트 부스팅 트리에서는 각각의 새로운 결정 트리 모델이 이전 모델을 기반으로 학습되므로 각각의 새 모델은 이전 모델의 오류를 수정합니다. 이러한 방식으로 여러 번의 반복을 통해 그래디언트 부스팅 트리는 모델의 성능을 지속적으로 향상시켜 더 나은 분류 또는 회귀 결과를 얻을 수 있습니다.

특정 구현에서 경사 부스팅 트리는 일반적으로 경사 하강법을 사용하여 모델 매개변수를 최적화합니다. 구체적으로, 손실함수의 음의 기울기를 계산하여 모델의 매개변수를 업데이트함으로써 손실함수를 최소화할 수 있다. 분류 문제에서는 일반적으로 교차 엔트로피 손실 함수가 사용되며, 회귀 문제에서는 제곱 손실 함수가 일반적으로 사용됩니다.

그라디언트 부스팅 트리의 장점은 데이터에 대한 과도한 전처리가 필요하지 않고 누락된 값과 이산 특성을 직접 처리할 수 있다는 점입니다. 그러나 각 반복에는 새로운 결정 트리 모델을 훈련해야 하기 때문에 그래디언트 부스트 트리의 훈련 속도가 느립니다. 또한 반복 횟수가 너무 크거나 의사결정 트리가 너무 깊은 경우 모델이 과적합될 수 있으므로 특정 정규화 처리가 필요합니다.

그라디언트 부스트 트리가 일찍 멈추나요?

그라디언트 부스팅 트리에서 조기 중단은 과적합을 방지하고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 일반적으로 교차 검증과 같은 방법을 통해 조기 중지를 위한 최적의 라운드 수를 결정할 수 있습니다.

구체적으로 훈련 데이터를 피팅할 때 테스트 세트에서 모델 성능이 저하되기 시작하면 과적합을 피하기 위해 훈련을 중단할 수 있습니다. 또한, 더 깊은 트리나 더 큰 학습률을 사용하면 모델이 과적합될 수도 있습니다. 이 경우 조기 중지는 특정 이점도 제공합니다.

간단히 말해서, 조기 중지는 그라디언트 부스팅 트리의 일반적인 정규화 방법으로, 과적합을 방지하고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

위 내용은 그래디언트 부스팅 트리 알고리즘의 기본 원리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!