Об алгоритме повышения и повышения градиента…

Об алгоритме усиления и градиентного усиления…

Что такое бустинг?

Повышение – это метод ансамбля машинного обучения, который объединяет несколько слабых или базовых моделей для создания надежной прогностической модели. Основная идея повышения заключается в обучении последовательности моделей, где каждая последующая модель фокусируется на исправлении ошибок, допущенных предыдущими моделями.

Примечание: Если вы не знакомы с методом ансамбля и Бэгингом, ознакомьтесь со статьей: Техника ансамбля

При бустинге слабые модели обычно называют слабыми учащимися или базовыми учащимися, что может быть любым алгоритмом машинного обучения, который работает немного лучше, чем случайное угадывание. Примеры слабых учеников включают деревья решений, модели линейной регрессии или машины опорных векторов.
Алгоритм бустинга работает итеративно, создавая модели шаг за шагом. На каждой итерации алгоритм присваивает веса обучающим примерам, придавая больший вес неправильно классифицированным примерам из предыдущих итераций. Затем он обучает нового базового ученика взвешенным примерам и добавляет его в ансамбль.
Во время прогнозирования слабые учащиеся объединяются, присваивая им веса в зависимости от их производительности, а их прогнозы объединяются для получения окончательного прогноза. Агрегирование может быть выполнено с использованием различных методов, таких как взвешенное голосование или взвешенное усреднение.
Основная идея повышения эффективности заключается в том, что сочетая несколько слабых моделей, каждая из которых фокусируется на разных аспектах данных, общая модель может обеспечить более высокую производительность, чем любой отдельный слабый режим. Алгоритмы повышения, такие как AdaBoost (Adaptive Boosting) и Gradient Boosting, широко используются в различных областях, включая классификацию, регрессию и задачи ранжирования.
Алгоритмы повышения известны своей способностью обрабатывать сложные закономерности в данных и обеспечивать высокую точность прогнозирования. Однако они могут быть более затратными в вычислительном отношении и склонны к переобучению по сравнению с другими методами. Методы регуляризации, такие как ограничение глубины деревьев решений или использование ранней остановки, часто используются для уменьшения переобучения в повышающих алгоритмах.

Как работает алгоритм повышения?

Основной принцип работы алгоритма повышения состоит в том, чтобы сгенерировать несколько слабых учеников и объединить их прогнозы, чтобы сформировать одно строгое правило.
Эти слабые правила генерируются путем применения базовых алгоритмов машинного обучения к различным распределениям набора данных. Эти алгоритмы генерируют слабые правила для каждой итерации.
После нескольких итераций слабые ученики объединяются, чтобы сформировать сильного ученика, который будет предсказывать более точный результат.
Вот как работает алгоритм:

Шаг 1: Базовый алгоритм считывает данные и присваивает равный вес каждому выборочному наблюдению.

Шаг 2: Выявляются ложные прогнозы, сделанные базовым учеником. На следующей итерации эти ложные прогнозы назначаются следующему базовому учащемуся с более высоким весом этих неверных прогнозов.

Шаг 3: Повторяйте шаг 2, пока алгоритм не сможет правильно классифицировать выходные данные.

Виды бустинга:

Существует три типа алгоритмов повышения:

Алгоритм AdaBoost (адаптивное повышение).
Алгоритм повышения градиента.
Алгоритм XG Boost.

Применение повышения:

Повышение — это метод машинного обучения, который обычно используется в различных приложениях и областях. Вот несколько примеров, где часто используется бустинг:

Классификация. Алгоритмы повышения, такие как AdaBoost (адаптивное повышение), Gradient Boosting и XGBoost, широко используются для задач классификации. Они работают, объединяя несколько слабых классификаторов в сильный классификатор, улучшая общую эффективность прогнозирования.
Регрессия: бустинг также можно применять к проблемам регрессии. Такие алгоритмы, как деревья регрессии с усилением градиента (GBRT) и XGBoost, обычно используются для прогнозирования непрерывных числовых значений путем последовательной подгонки моделей регрессии к остаткам.
Распознавание лиц. Алгоритмы на основе повышения успешно справляются с задачами распознавания лиц. Алгоритм Виолы-Джонса, в котором используется AdaBoost, является классическим примером усиления, используемого для распознавания лиц на изображениях.
Обнаружение аномалий. Для выявления аномалий в наборах данных можно использовать методы усиления. Усиливая детекторы слабых аномалий, можно повысить точность обнаружения и обрабатывать сложные закономерности.
Обработка естественного языка (NLP). Алгоритмы повышения нашли применение в задачах NLP, таких как анализ тональности, классификация текста и распознавание именованных сущностей. Повышение может повысить производительность отдельных классификаторов в ансамблях и повысить общую точность.
Системы рекомендаций. Методы повышения эффективности можно использовать для создания систем рекомендаций, предоставляющих персонализированные рекомендации пользователям. Алгоритмы повышения помогают комбинировать несколько слабых предикторов для получения более точных рекомендаций.

Эти примеры демонстрируют, как алгоритмы повышения используются в разных областях для повышения производительности моделей машинного обучения и эффективного решения различных задач.

В этой статье мы узнаем об алгоритме повышения градиента

Что такое повышение градиента?

Повышение градиента – это популярный алгоритм машинного обучения для регрессии и задач классификации.
Это метод ансамбля, который объединяет несколько слабых моделей прогнозирования, обычно деревьев решений, для создания надежной модели прогнозирования.
Повышение градиента — это аддитивная модель, то есть он строит окончательный прогноз путем последовательного добавления в модель слабых учеников.
Ключевая идея повышения градиента состоит в том, чтобы подогнать каждого нового слабого ученика к остаткам предыдущей модели.
Таким образом, алгоритм фокусируется на уменьшении ошибок, допущенных предыдущими моделями, в результате чего получается ансамблевая модель с улучшенной производительностью.
Важно отметить, что, хотя повышение градиента является мощным алгоритмом, он может быть подвержен переоснащению, если его неправильно настроить или отрегулировать. Методы регуляризации, такие как настройка скорости обучения, ограничение глубины дерева и ранняя остановка, могут помочь смягчить эту проблему.

Типы повышения градиента:

Регрессор повышения градиента:

Регрессор с усилением градиента — это тип алгоритма машинного обучения, используемый для задач регрессии. Он принадлежит к семейству повышающих алгоритмов, которые объединяют несколько слабых учеников (обычно деревья решений) для создания сильной прогностической модели.
Регрессор с повышением градиента работает путем итеративного построения ансамбля слабых учеников, где каждый последующий слабый ученик обучается исправлять ошибки, допущенные предыдущими. Прогнозы всех слабых учеников объединяются, чтобы сделать окончательный прогноз.

Вот пошаговый обзор того, как работает алгоритм регрессора с повышением градиента:

Инициализируйте ансамбль, создав начальную модель, часто простую, например, дерево решений с малой глубиной или постоянным значением (например, среднее значение целевой переменной).
Для каждой итерации: а. Вычислите отрицательный градиент функции потерь по отношению к предсказаниям текущего ансамбля. Этот градиент представляет остатки или ошибки предыдущей итерации. б. Сопоставьте слабого ученика (например, дерево решений) с отрицательным градиентом. Слабый ученик пытается минимизировать функцию потерь по отношению к отрицательному градиенту. в. Обновите ансамбль, добавив прогнозы слабого ученика, умноженные на скорость обучения. Скорость обучения контролирует вклад каждого слабого ученика в окончательный прогноз. д. Повторяйте шаги (a)–© для предопределенного количества итераций или до тех пор, пока не будет выполнено определенное условие.
Как только желаемое количество итераций достигнуто, окончательный прогноз получается путем суммирования прогнозов всех слабых учеников в ансамбле.
Регрессор с повышением градиента стал популярным и эффективным алгоритмом для задач регрессии благодаря своей способности обрабатывать сложные отношения и устойчивости к переоснащению. Однако важно настроить гиперпараметры алгоритма, такие как количество итераций, скорость обучения и глубину слабых учеников, чтобы добиться наилучшей производительности на конкретном наборе данных.

Классификатор повышения градиента:

Классификатор с повышением градиента — это алгоритм машинного обучения, принадлежащий к семейству ансамблевых методов. В основном он используется для задач классификации, где цель состоит в том, чтобы предсказать класс или категорию заданных входных данных.
Алгоритм работает путем последовательного объединения нескольких слабых или базовых моделей (обычно деревьев решений). Каждая последующая модель в последовательности обучается исправлять ошибки, допущенные предыдущими моделями. Ключевая идея повышения градиента состоит в том, чтобы подогнать новую модель к остаточным ошибкам предыдущей модели.

Вот общий обзор того, как работает классификатор повышения градиента:

Инициализировать модель. Алгоритм начинается с исходной модели, которая делает прогнозы на основе некоторых значений по умолчанию или простых правил.
Вычисление ошибок: прогнозы исходной модели сравниваются с фактическими метками обучающих данных, и вычисляются ошибки или остатки.
Обучение слабой модели. Слабая модель, обычно дерево решений, обучается прогнозировать невязки предыдущей модели. Слабая модель обучается с использованием метода, называемого градиентным спуском, при котором параметры модели корректируются для минимизации функции потерь (например, среднеквадратичной ошибки).
Обновление модели. Прогнозы слабой модели объединяются с прогнозами предыдущей модели, создавая обновленный набор прогнозов.
Повторение шагов 2–4. Шаги 2–4 повторяются многократно в течение фиксированного числа итераций или до тех пор, пока не будет выполнен критерий остановки. На каждой итерации новая слабая модель обучается прогнозировать остатки комбинированной модели от предыдущей итерации.
Окончательный прогноз: окончательный прогноз получается путем суммирования прогнозов всех слабых моделей, в результате чего получается сильная прогностическая модель.

Классификатор с повышением градиента имеет несколько преимуществ:

Он может фиксировать сложные закономерности в данных, комбинируя несколько слабых моделей.
Он эффективно обрабатывает как числовые, так и категориальные признаки.
Он предоставляет оценки важности признаков, указывающие на относительную важность различных признаков в прогнозе.
Он может обрабатывать отсутствующие данные и выбросы.
Тем не менее, классификатор повышения градиента также имеет некоторые соображения:
Он может быть склонен к переоснащению, если количество итераций или сложность слабых моделей слишком высоки.
Обучение классификатора с повышением градиента может потребовать значительных вычислительных ресурсов и времени, особенно при большом количестве итераций или сложных моделях.
Для достижения оптимальной производительности может потребоваться тщательная настройка гиперпараметров.
В целом, классификатор с повышением градиента — это мощный алгоритм для задач классификации, который успешно применяется в различных областях, включая финансы, здравоохранение и обработку естественного языка.

Разница между регрессором и классификатором повышения градиента:

Пример:

Вот пример того, как алгоритм повышения градиента можно использовать для улучшения успеваемости мальчика в тесте по математике, где ошибка измеряется с точки зрения разницы между прогнозируемой оценкой мальчика и его фактической оценкой.

Допустим, мальчик сдал несколько математических тестов, и у нас есть информация о его результатах по каждому тесту, а также некоторые дополнительные функции, которые могут быть полезны для прогнозирования его результатов.

Цель состоит в том, чтобы построить модель повышения градиента, которая может точно предсказать его результат на новом математическом тесте.

Вот упрощенный пример с тремя предыдущими тестами по математике и соответствующими оценками:

| Номер теста | Математическая оценка | Дополнительные возможности |

| — — — — — — -| — — — — — — | — — — — — — — — — — -|

| 1 | 70 | 0.2 |

| 2 | 75 | 0.5 |

| 3 | 85 | 0.8 |

Для начала мы можем инициализировать прогнозируемый балл для каждого теста как средний балл по всем тестам. Таким образом, исходный прогноз для всех трех тестов таков:

(70 + 75 + 85) / 3 = 76.67.

Затем мы вычисляем ошибку для каждого теста, вычитая прогнозируемый результат из фактического:

| — — — — — — -| — — — — — — | — — — — — — — — -| — — — -|

| 1 | 70 | 76.67 | -6.67|

| 2 | 75 | 76.67 | -1.67|

| 3 | 85 | 76.67 | 8.33|

Теперь мы можем построить модель повышения градиента, которая последовательно улучшает прогнозы, подгоняя новую модель к ошибкам. Предположим, мы используем дерево решений в качестве базового обучаемого.

На первой итерации мы подгоняем модель дерева решений к ошибкам и обновляем прогнозируемые оценки на основе прогнозов модели. Допустим, модель дерева решений предсказывает следующие поправки:

| — — — — — — -| — — — — — — | — — — — — — — — -| — — — -| — — — — — — |

| 1 | 70 | 72.50 | -6.67| 4.17 |

| 2 | 75 | 75.83 | -1.67| 1.67 |

| 3 | 85 | 82.50 | 8.33| -3.33 |

Мы обновляем прогнозируемые оценки, добавляя поправку:

| Номер теста | Математическая оценка | Обновленный прогнозируемый счет |

| — — — — — — -| — — — — — — | — — — — — — — — — — — — |

| 1 | 70 | 72.50 |

| 2 | 75 | 75.83 |

| 3 | 85 | 82.50 |

Во второй итерации мы повторяем процесс, подгоняя другую модель дерева решений к обновленным ошибкам:

| — — — — — — -| — — — — — — | — — — — — — — — -| — — — -| — — — — — — |

| 1 | 70 | 71.67 | -6.67| 4.17 |

| 2 | 75 | 74.17 | -1.67| 1.67 |

| 3 | 85 | 83.33 | 8.33| -3.33 |

Снова обновите прогнозируемые оценки:

| Номер теста | Математическая оценка | Обновленный прогнозируемый счет |

| — — — — — — -| — — — — — — | — — — — — — — — — — — — |

| 1 | 70 | 71.67 |

| 2 | 75 | 74.17 |

| 3 | 85 | 83.33 |

Мы можем продолжить этот процесс в течение нескольких итераций, подгоняя новые модели к обновленным ошибкам и соответствующим образом обновляя прогнозируемые оценки. Каждая итерация направлена на уменьшение разницы между прогнозируемыми оценками и фактическими оценками.

Наконец, когда мы достигли удовлетворительного уровня производительности, мы можем использовать обученную модель повышения градиента, чтобы предсказать результат мальчика в новом математическом тесте на основе его характеристик.

Обратите внимание, что этот пример упрощен для иллюстративных целей и не отражает полной сложности и настройки гиперпараметров, связанных с реальной реализацией алгоритма повышения градиента.

Алгоритм повышения градиента можно резюмировать в следующих шагах:

Инициализируйте модель, создав базовый учащийся, обычно дерево решений, которое предсказывает среднее значение целевой переменной.
Вычислите остатки между предсказанными и фактическими значениями.
Сопоставьте нового слабого ученика с остатками, стремясь минимизировать функцию потерь.
Обновите ансамбль, добавив новую модель, взвешенную по скорости обучения, которая контролирует вклад каждой модели.
Повторяйте шаги 2–4, пока не будет достигнуто заданное количество итераций или не будет выполнен критерий сходимости.
Сгенерируйте окончательный прогноз, объединив прогнозы всех моделей в ансамбле.

Применение повышения градиента:

Повышение градиента находит применение во многих областях, в том числе:

Прогнозная аналитика. Она широко используется в таких областях, как финансы, страхование и маркетинг, где точные прогнозы имеют решающее значение для принятия решений, оценки рисков и сегментации клиентов.
Обнаружение аномалий. Повышение градиента позволяет выявлять аномалии или выбросы в данных, что делает его полезным для обнаружения мошенничества, сетевой безопасности и контроля качества.
Системы рекомендаций. Изучая поведение пользователей и исторические данные, повышение градиента может усилить персонализированные системы рекомендаций, повышая удобство и вовлеченность пользователей.
Обработка естественного языка. Усиление градиента эффективно в задачах классификации текста, анализа настроений и распознавания именованных объектов, помогая в таких задачах, как категоризация контента и поиск информации.

Заключение

Повышение градиента стало мощным и широко распространенным методом машинного обучения благодаря его способности объединять слабых учащихся в надежную и точную ансамблевую модель.
Итеративно минимизируя функцию потерь, повышение градиента может фиксировать сложные закономерности и взаимосвязи в данных.
Его универсальность и эффективность делают его ценным инструментом в различных областях, способствуя улучшению процесса принятия решений, точности прогнозов и интерпретации признаков.
Поскольку машинное обучение продолжает развиваться, повышение градиента, несомненно, останется популярным методом для решения сложных задач прогнозирования и классификации.

Если вы узнали что-то из этого блога, не забудьте поставить 👏🏼

Встретимся в каком-нибудь другом блоге, а пока Мир ✌🏼.

Спасибо_