Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Объясните, как работает градиентный бустинг на примере задачи регрессии?

Градиентный бустинг — это мощный ансамблевый метод, который комбинирует предсказания нескольких моделей, обучая их последовательно. Часто в качестве базовых моделей выступают деревья решений. Суть метода в том, что каждая новая модель пытается исправить ошибки предыдущих, приближаясь к идеальному результату шаг за шагом.

▪️Сначала строится базовая модель, дающая простое предсказание целевой переменной. На этом этапе, конечно, модель далека от идеала. Мы измеряем, насколько предсказания модели отличаются от настоящих значений, используя функцию потерь.

▪️Если модель предсказала на 5 больше, чем реальное значение, идеальная поправка для неё была бы -5. Новая модель обучается предсказывать именно этот антиградиент (то есть разницу между предсказанным и истинным значением) для текущей функции потерь. Затем к предсказаниям базовой модели добавляется результат новой модели, корректируя их в нужную сторону.

▪️На каждом следующем шаге очередная модель будет пытаться предсказать антиградиент функции потерь, чтобы улучшить общее предсказание. Это добавление моделей продолжается до тех пор, пока не достигается нужное качество.

▪️В результате предсказание целевой переменной представляет собой взвешенную сумму всех построенных моделей.

#машинное_обучение

www.tg-me.com/jp/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/666

1.1K viewsOct 31, 2024 at 12:02

Объясните, как работает градиентный бустинг на примере задачи регрессии?

Градиентный бустинг — это мощный ансамблевый метод, который комбинирует предсказания нескольких моделей, обучая их последовательно. Часто в качестве базовых моделей выступают деревья решений. Суть метода в том, что каждая новая модель пытается исправить ошибки предыдущих, приближаясь к идеальному результату шаг за шагом.

▪️Сначала строится базовая модель, дающая простое предсказание целевой переменной. На этом этапе, конечно, модель далека от идеала. Мы измеряем, насколько предсказания модели отличаются от настоящих значений, используя функцию потерь.

▪️Если модель предсказала на 5 больше, чем реальное значение, идеальная поправка для неё была бы -5. Новая модель обучается предсказывать именно этот антиградиент (то есть разницу между предсказанным и истинным значением) для текущей функции потерь. Затем к предсказаниям базовой модели добавляется результат новой модели, корректируя их в нужную сторону.

▪️На каждом следующем шаге очередная модель будет пытаться предсказать антиградиент функции потерь, чтобы улучшить общее предсказание. Это добавление моделей продолжается до тех пор, пока не достигается нужное качество.

▪️В результате предсказание целевой переменной представляет собой взвешенную сумму всех построенных моделей.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований