Boosting é um algoritmo que ajuda a reduzir a variância e o viés em um conjunto de aprendizado de máquina. O algoritmo Algoritmos (Algos) Algoritmos (Algos) são um conjunto de instruções que são introduzidos para realizar uma tarefa. Os algoritmos são introduzidos para automatizar a negociação para gerar lucros a uma frequência impossível para um trader humano ajuda na conversão de alunos fracos em alunos fortes combinando N número de alunos.
Fonte: Sirakorn [CC BY-SA]
O reforço também pode melhorar as previsões do modelo para algoritmos de aprendizagem. Os alunos fracos são corrigidos sequencialmente por seus predecessores e, no processo, são convertidos em alunos fortes.
Formas de Boosting
O incentivo pode assumir várias formas, incluindo:
1. Boosting adaptativo (Adaboost)
O Adaboost visa combinar vários alunos fracos para formar um único aluno forte. O Adaboost concentra-se em alunos fracos, que geralmente são árvores de decisão com apenas uma divisão e são comumente chamados de tocos de decisão. O primeiro coto de decisão no Adaboost contém observações que são ponderadas igualmente.
Os erros anteriores são corrigidos e quaisquer observações que foram classificadas incorretamente recebem mais peso do que outras observações que não tiveram nenhum erro na classificação. Os algoritmos do Adaboost são usados popularmente em procedimentos de regressão e classificação. Um erro observado em modelos anteriores é ajustado com ponderação até que um preditor preciso seja feito.
2. Gradient Boosting
O aumento de gradiente, assim como qualquer outro procedimento de aprendizado de máquina de conjunto, adiciona preditores sequencialmente ao conjunto e segue a sequência ao corrigir os preditores anteriores para chegar a um preditor preciso no final do procedimento. O Adaboost corrige seus erros anteriores ajustando os pesos para cada observação incorreta em cada iteração, mas o aumento de gradiente visa ajustar um novo preditor nos erros residuais cometidos pelo preditor anterior.
O aumento do gradiente utiliza a descida do gradiente para apontar os desafios nas previsões dos alunos usadas anteriormente. O erro anterior é destacado e, ao combinar um aluno fraco com o próximo, o erro é reduzido significativamente ao longo do tempo.
3. XGBoost (Extreme Gradient Boosting)
O XGBoostimg implementa árvores de decisão com gradiente aprimorado, desempenho aprimorado e velocidade. A implementação de máquinas com aumento de gradiente é relativamente lenta, devido ao treinamento do modelo que deve seguir uma sequência. Eles, portanto, não têm escalabilidade Escalabilidade A escalabilidade pode cair em contextos financeiros e de estratégia de negócios. Em ambos os casos, representa a capacidade da entidade de suportar a pressão devido à sua lentidão.
O XGBoost depende do desempenho de um modelo e da velocidade computacional. Ele oferece vários benefícios, como paralelização, computação distribuída, otimização de cache e computação out-of-core.
O XGBoost fornece paralelização na construção de árvore por meio do uso dos núcleos da CPU durante o treinamento. Ele também distribui a computação ao treinar grandes modelos usando clusters de máquinas. A computação out-of-core é utilizada para conjuntos de dados maiores que não cabem no tamanho de memória convencional. A otimização do cache também é utilizada para algoritmos e estruturas de dados para otimizar o uso do hardware disponível.
Prós e Contras do Boosting
Como um modelo de conjunto, o boosting vem com um algoritmo fácil de ler e interpretar, tornando suas interpretações de previsão fáceis de manusear. A capacidade de predição é eficiente por meio do uso de seus métodos de clone, como bagging Bagging (Bootstrap Aggregation) O aprendizado de máquina do Ensemble pode ser categorizado principalmente em bagging e boosting. A técnica de ensacamento é útil para regressão e floresta estatística ou aleatória e árvores de decisão. Boosting é um método resiliente que impede o sobreajuste facilmente.
Uma desvantagem do boosting é que ele é sensível a outliers, já que cada classificador é obrigado a corrigir os erros dos predecessores. Portanto, o método é muito dependente de outliers. Outra desvantagem é que o método é quase impossível de aumentar. Isso ocorre porque cada estimador baseia sua correção nos preditores anteriores, tornando o procedimento difícil de agilizar.
O que são árvores de opções?
As árvores de opções são os substitutos das árvores de decisão. Eles representam classificadores de conjunto enquanto derivam uma única estrutura. A diferença entre árvores de opções e árvores de decisão é que a primeira inclui nós de opção e nós de decisão, enquanto a última inclui apenas nós de decisão.
A classificação de uma instância requer filtrá-la pela árvore. Um nó de decisão é necessário para escolher um dos ramos, enquanto um nó de opção é necessário para levar todo o grupo de ramos. Isso significa que, com um nó de opção, acaba-se com várias folhas que precisariam ser combinadas em uma classificação para terminar com uma previsão. Portanto, a votação é necessária no processo, onde uma votação majoritária significa que o nó foi selecionado como a previsão para aquele processo.
O processo acima deixa claro que os nós de opção não devem vir com duas opções, pois eles acabarão perdendo o voto se não encontrarem um vencedor definitivo. A outra possibilidade é tirar a média das estimativas de probabilidade de vários caminhos seguindo abordagens como a abordagem Bayesiana ou o método não ponderado de médias.
As árvores de opções também podem ser desenvolvidas modificando os alunos da árvore de decisão existentes ou criando um nó de opções onde várias divisões são correlacionadas. Cada árvore de decisão dentro de um nível de tolerância permitido pode ser convertida em árvores de opções.
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