Градиентный бустинг в машинном обучении

Градиентный бустинг

• Градиентный бустинг строит ансамбль методов, обучая их последовательно для уменьшения ошибок, в отличие от бэггинга, где алгоритмы строятся независимо.
• Используемые базовые алгоритмы часто — деревья решений, что делает метод популярным и успешным в задачах с табличными данными.
• GBDT (Gradient Boosting on Decision Trees) находят применение в соревнованиях по машинному обучению и реальных условиях из-за своей способности выявлять нелинейные зависимости.

Применение и ограничения

• Градиентный бустинг наиболее эффективен на неоднородных данных (например, характеристиках пользователей).
• На однородных данных (текстах, изображениях, звуке, видео) бустинг уступает нейросетевым методам.
• В пакетах вроде XGBoost можно использовать другие алгоритмы (например, линейные модели) в качестве базовых, но это приводит к линейной модели, что уменьшает мощность ансамбля в части определения нелинейных зависимостей.

Интуиция градиентного бустинга

• Метод работает по принципу регрессии с помощью композиции базовых алгоритмов для уменьшения оценки ошибки.
• Обучение основано на анализе остатков: новая модель учится предсказывать погрешности предыдущих моделей, тем самым минимизируя общую ошибку.
• Процесс аналогичен игре в гольф, где каждый новый удар (модель) уменьшает расстояние до цели (истинного значения).

Механизм работы

• Формула потерь $\mathcal{L}(y, x) = \frac{1}{2}\sum^{N}_{i=1}\left(y_i - a(x_i)\right)^{2}$ используется для оценки точности модели.
• Для каждой новой модели $b_k(x)$ составляется сумма: $a(x) = b_1(x) + b_2(x) + \dots + b_K(x)$.
• Процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнута необходимая точность композиций из $K$ моделей.

Альтернатива: разложение в ряд Тейлора

• Градиентный бустинг можно представить через разложение функции, которое использует информацию о предшествующих моделях для улучшения предсказаний.

Вывод

• Градиентный бустинг — мощный инструмент, который при правильном применении может значительно улучшить точность предсказаний, особенно для сложных зависимостей в данных.