Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Какие существуют методы улучшения простого градиентного бустинга?

✔️Усечение деревьев.
Можно обрезать деревья до определённой глубины или ограничить количество листьев, чтобы контролировать сложность модели и уменьшить переобучение.
✔️Использование регуляризации.
Добавление регуляризации (например, L1 или L2) также помогает снизить риск переобучения.
✔️Введение темпа обучения (learning rate).
Присутствие этого параметра означает, что каждый базовый алгоритм вносит относительно небольшой вклад во всю композицию. Это тоже помогает бороться с переобучением.
✔️Применение стохастического градиентного бустинга.
Это, по сути, внесение рандомизации в процесс обучения базовых алгоритмов. Они обучаются не по всей выборке, а лишь по её случайному подмножеству.

#машинное_обучение

www.tg-me.com/in/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/193

1.6K viewsJan 18, 2024 at 12:30

Какие существуют методы улучшения простого градиентного бустинга?

✔️Усечение деревьев.
Можно обрезать деревья до определённой глубины или ограничить количество листьев, чтобы контролировать сложность модели и уменьшить переобучение.
✔️Использование регуляризации.
Добавление регуляризации (например, L1 или L2) также помогает снизить риск переобучения.
✔️Введение темпа обучения (learning rate).
Присутствие этого параметра означает, что каждый базовый алгоритм вносит относительно небольшой вклад во всю композицию. Это тоже помогает бороться с переобучением.
✔️Применение стохастического градиентного бустинга.
Это, по сути, внесение рандомизации в процесс обучения базовых алгоритмов. Они обучаются не по всей выборке, а лишь по её случайному подмножеству.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований