La stimulation est une technique d`ensemble où de nouveaux modèles sont ajoutés pour corriger les erreurs commises par les modèles existants. Les modèles sont ajoutés séquentiellement jusqu`à ce qu`aucune autre amélioration ne puisse être apportée. Un exemple populaire est l`algorithme AdaBoost qui pèse des points de données difficiles à prédire. La sortie des modèles est un score de risque basé sur les symptômes d`une personne. Modèle A est juste une simple « et » fonction pour les caractéristiques binaires de la fièvre et la toux. Le modèle B est la même fonction mais avec + 10 chaque fois que la toux est oui. Pour vérifier la cohérence, nous devons définir l` «importance». Ici, nous définirons l`importance de deux façons: 1) comme le changement de la précision attendue du modèle lorsque nous supprimons un ensemble de fonctionnalités. 2) comme le changement de la sortie attendue du modèle lorsque nous supprimons un ensemble de fonctionnalités. À notre consterne, nous voyons que les commandes d`importance caractéristique sont très différentes pour chacune des trois options fournies par XGBoost! Pour la méthode de couverture, il semble que la caractéristique de gain de capital est le plus prédictif du revenu, tandis que pour la méthode de gain la caractéristique de statut de relation domine tous les autres. Cela devrait nous rendre très mal à l`aise de s`appuyer sur ces mesures pour signaler l`importance de la fonction sans savoir quelle méthode est la meilleure.

Je suis nouveau dans ce domaine, mais il est très désireux d`appliquer l`IA à l`apprentissage. Une façon que j`ai vu était l`utilisation de dialogues pour savoir ce qui est connu et ce qui n`est pas connu, et ce qui doit être connu. Les MSEs pour F0 (x), F1 (x) et F2 (x) sont 875, 692 et 540. Il est étonnant de savoir comment ces simples apprenants faibles peuvent apporter une énorme réduction de l`erreur! Comme vous pouvez le voir retourné (506, 13), cela signifie qu`il y a 506 rangées de données avec 13 colonnes. Maintenant, si vous voulez savoir ce que sont les 13 colonnes, vous pouvez simplement utiliser l`attribut. feature_names et il retournera les noms de fonctionnalité. L`amplification par gradient n`assume pas cette architecture fixe. En fait, le point entier de la stimulation de gradient est de trouver la fonction qui se rapproche le mieux des données.

Il serait exprimé comme ceci: référence pour la contrainte monotonocity pour les arbres de décision dans xgboost? J`ai constaté que la diminution du taux d`apprentissage conduit très souvent à une amélioration de la performance du modèle (même si elle a conduit à des temps de formation plus lents). La mise en œuvre du modèle prend en charge les fonctionnalités des implémentations scikit-Learn et R, avec de nouveaux ajouts comme la régularisation. Trois formes principales de renforcement de gradient sont prises en charge: pour plus d`informations sur la stimulation et le gradient stimuler les ressources suivantes pourraient être utiles: afin de construire des modèles plus robustes, il est courant de faire une validation croisée k-Fold où toutes les entrées dans le les jeux de données d`apprentissage originaux sont utilisés aussi bien pour la formation que pour la validation. En outre, chaque entrée est utilisée pour la validation une seule fois. XGBoost prend en charge la validation croisée k-Fold via la méthode CV (). Tout ce que vous avez à faire est de spécifier le paramètre nplis, qui est le nombre de jeux de validation croisée que vous souhaitez générer. En outre, il prend en charge de nombreux autres paramètres (consultez ce lien) comme: note: nous vous recommandons de passer par l`article ci-dessous ainsi de bien comprendre les différents termes et concepts mentionnés dans cet article: « … xgboost a utilisé une formalisation de modèle plus régularisée pour contrôler le surajustement, ce qui lui donne de meilleures performances. -Tianqi Chen sur Quora les étapes suivantes sont impliquées dans le renforcement de gradient: le gradient a boosté des arbres a été autour pendant un certain temps, et il y a beaucoup de matériaux sur le sujet. Ce didacticiel expliquera les arbres boostés d`une manière autonome et fondée sur des principes en utilisant les éléments de l`apprentissage supervisé. Nous pensons que cette explication est plus propre, plus formelle, et motive la formulation de modèle utilisée dans XGBoost. Pourriez-vous s`il vous plaît dire que si XGBoost peut également être utilisé pour l`apprentissage non supervisé-regroupement de grands ensembles de données? La dernière équation mesure la qualité d`une structure arborescente (q (x) ).

Maintenant, pour ce même point de données, où y = 1 (et pour le modèle précédent, ŷ = 0,6, le modèle est entraîné sur une cible de 0,4. Dites qu`il retourne ŷ_1 = 0.3.