Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Почему XGBoost в среднем показывает производительность лучше, чем Случайный лес (Random Forest)?

На самом деле оба алгоритма могут давать хорошие результаты, но XGBoost чаще используется в ML-соревнованиях для достижения наивысшего балла. У этого алгоритма есть несколько полезных свойств:

▫️XGBoost включает в себя механизмы регуляризации. Это помогает уменьшить переобучение и улучшить обобщающую способность модели.
▫️XGBoost строит деревья последовательно: каждое новое дерево исправляет ошибки, сделанные предыдущим.Random Forest же строит деревья параллельно с использованием метода усреднения. Последовательная коррекция ошибок в XGBoost часто приводит к лучшей производительности на многих задачах.
▫️У XGBoost более гибкие гиперпараметры, что улучшает его настройку под датасет.

#машинное_обучение

www.tg-me.com/fr/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/264

1.2K viewsMar 8, 2024 at 12:02

Почему XGBoost в среднем показывает производительность лучше, чем Случайный лес (Random Forest)?

На самом деле оба алгоритма могут давать хорошие результаты, но XGBoost чаще используется в ML-соревнованиях для достижения наивысшего балла. У этого алгоритма есть несколько полезных свойств:

▫️XGBoost включает в себя механизмы регуляризации. Это помогает уменьшить переобучение и улучшить обобщающую способность модели.
▫️XGBoost строит деревья последовательно: каждое новое дерево исправляет ошибки, сделанные предыдущим.Random Forest же строит деревья параллельно с использованием метода усреднения. Последовательная коррекция ошибок в XGBoost часто приводит к лучшей производительности на многих задачах.
▫️У XGBoost более гибкие гиперпараметры, что улучшает его настройку под датасет.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований