勾配ブースティングされたツリーはどのように機能しますか？
質問者：LevPociño|最終更新日：2020年4月15日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティング人工知能
ブースティングは、弱い学習者を強い学習者に変換する方法です。ブーストでは、新しいツリーはそれぞれ、元のデータセットの変更されたバージョンに適合します。勾配ブースティングアルゴリズム（gbm）は、最初にAdaBoostアルゴリズムを導入することで最も簡単に説明できます。したがって、新しいモデルはTree 1 + Tree2です。
同様に、勾配ブースティングされた木とは何ですか？勾配ブースティングは、回帰および分類問題の機械学習手法であり、弱い予測モデル（通常は決定木）のアンサンブルの形式で予測モデルを生成します。
同様に、XGBoostと勾配ブースティングの違いは何ですか？通常の勾配ブースティングは、モデル全体のエラーを最小化するためのプロキシとしてベースモデル（決定木など）の損失関数を使用しますが、 XGBoostは近似として2次導関数を使用します。 2.）モデルの一般化を改善する高度な正則化（L1およびL2）。
それに対応して、なぜ勾配ブースティングがそれほどうまく機能するのですか？
TL; DR：勾配ブースティングは、クリーニングに最小限の労力が費やされたデータセットで実行でき、ブースティングを介して複雑な非線形決定境界を学習できる、堅牢なすぐに使用可能な分類器（リグレッサ）であるため、非常にうまく機能します。
XGBoostアルゴリズムはどのように機能しますか？
XGBoostは、勾配ブースティングフレームワークを使用する決定木ベースのアンサンブル機械学習アルゴリズムです。非構造化データ（画像、テキストなど）を含む予測問題では、人工ニューラルネットワークは他のすべてのアルゴリズムまたはフレームワークよりも優れている傾向があります。
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決定木が弱い学習者であるのはなぜですか？
古典的な弱い学習者は決定木です。ツリーの最大深度を変更することにより、3つの要素すべてを制御できます。これにより、ブーストで非常に人気があります。簡単な例の1つは、バギングまたはブースティングに適用される決定株と呼ばれる1レベルの決定木です。
過剰適合を高めることはできますか？
したがって、はい、他のほとんどのアンサンブル手法と同様に、ブーストは過剰適合の可能性を減らします。ただし、それでも過剰適合する可能性があり、場合によっては、代替アプローチよりも多くのことを行います。
勾配ブースティングがランダムフォレストよりも優れているのはなぜですか？
ブースティングは、主にバイアスを減らすことによって（また、多くのモデルからの出力を集約することによって、ある程度の分散を）エラーを減らします。一方、ランダムフォレストは、完全に成長した決定木（低バイアス、高分散）を使用します。それは反対の方法でエラー削減タスクに取り組みます：分散を減らすことによって。
GBMはランダムフォレストよりも優れていますか？
勾配ブースティングされたツリーは、一般的にランダムフォレストよりもパフォーマンスが優れていることを人々は知っていますが、それには代償があります。GBTには調整するハイパーパラメータがいくつかありますが、ランダムフォレストは実質的に調整なしです。これらの2つの方法を比較する方法について文献が述べていることを見てみましょう。
勾配ブースティングをどのように説明しますか？
勾配ブースティングは、機械学習ブースティングの一種です。これは、前のモデルと組み合わせると、可能な限り最良の次のモデルが全体的な予測誤差を最小限に抑えるという直感に依存しています。重要なアイデアは、エラーを最小限に抑えるために、この次のモデルの目標結果を設定することです。
ブーストされたツリーはいつ使用する必要がありますか？
ブーストされたツリーは目的関数を最適化することによって導出されるため、基本的にGBMを使用して、勾配を書き出すことができるほとんどすべての目的関数を解くことができます。これには、RFの達成が難しいランキングやポイズン回帰などが含まれます。データにノイズが多い場合、GBMは過剰適合に対してより敏感です。
AdaBoostの勾配ブースティングはありますか？
したがって、主な違いは、勾配ブースティングが加法モデリング問題の近似解を見つけるための一般的なアルゴリズムであるのに対し、 AdaBoostは特定の損失関数を持つ特殊なケースと見なすことができることです。勾配ブースティングでは、（既存の弱い学習者の）「欠点」は勾配によって識別されます。
バギングとブースティングの違いは何ですか？
バギングは、ブートストラップサンプリングを使用して、基本学習者をトレーニングするためのデータサブセットを取得します。基本学習者の出力を集約するために、バギングは分類に投票を使用し、回帰に平均化を使用します。ブースティングとは、弱い学習者を強い学習者に変換できるアルゴリズムのファミリーを指します。
XGBoostは外れ値に対してロバストですか？
XGBoost （Extreme Gradient Boosting）またはElasticNetは外れ値に対してよりロバストです。 XGBoostの予測機能、提供する機能の重要性の概要、非線形相互作用をキャプチャする機能、および外れ値が存在する場合はより堅牢になる可能性があるため、 XGBoostを調査しています。
勾配ブースティング分類器とは何ですか？
勾配ブースティング分類器は、多くの弱い学習モデルを組み合わせて強力な予測モデルを作成する機械学習アルゴリズムのグループです。決定木は通常、勾配ブースティングを行うときに使用されます。
弱い学習者とは何ですか？
弱い学習者とは、トレーニングデータの分布がどのようなものであっても、データにラベルを付けようとすると、偶然よりも常にうまくいくという学習者です。偶然よりもうまくやることは、常に1/2未満のエラー率になることを意味します。
フリードマンMSEとは何ですか？
分割の品質を測定する関数。サポートされている基準は、フリードマンによる改善スコアを伴う平均二乗誤差の「 friedman_mse 」、平均二乗誤差の「 mse 」、および平均絶対誤差の「mae」です。
デシジョンツリーのブースティングとは何ですか？
ブーストとは、各ツリーが前のツリーに依存していることを意味します。したがって、ディシジョンツリーアンサンブルをブーストすると、精度が向上する傾向がありますが、カバレッジが低下するリスクはわずかです。この回帰法は教師あり学習法であるため、ラベル付きのデータセットが必要です。
ブーストモデルとは何ですか？
ブーストモデルとは何ですか？ブーストモデルは、ブースティングと呼ばれる機械学習手法に依存しています。この手法では、小さな決定木（「切り株」）が連続的にチェーンリンクされます。チェーン内の連続する各ツリーは、前のリンクからのエラーレコードをより適切に予測するように最適化されています。
勾配ブースティングの学習率はどれくらいですか？
勾配ブースティングの学習率パラメーター（ν∈[0,1]）は、シリーズに追加される新しい各ベースモデル（通常は浅いツリー）の寄与を縮小します。
XGBoostがGBMより優れているのはなぜですか？
xgboostの作者からの引用： xgboostとgbmはどちらも勾配ブースティングの原理に従います。ただし、モデリングの詳細には違いがあります。具体的には、xgboostはそれをより良好な性能を与える、オーバーフィッティング制御により正則モデルの定式化を用います。
XGBoostはどのように並列化されますか？
1回答。 Xgboostは、あなたが指摘したように複数のツリーを並行して実行しません。グラデーションを更新するには、各ツリーの後に予測が必要です。むしろそれは私が独立してブランチを作成するのOpenMPを使用して、単一のツリー内の並列化を行います。これを観察するには、巨大なデータセットを構築し、n_rounds = 1で実行します。