В этой статье вы найдете исчерпывающие ответы на следующие вопросы:
- Что такое алгоритмы дерева решений?
- Какова основная идея древовидных алгоритмов?
- Какие алгоритмы дерева популярны?
- Как можно повысить точность древовидной модели?
- Каковы преимущества и недостатки некоторых популярных алгоритмов дерева?
- Когда нам следует предпочесть древовидные методы глубокому обучению?
- В каких случаях следует предпочесть древовидные методы параметрическим методам?
ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ
Древовидные алгоритмы – это популярный класс алгоритмов машинного обучения, которые используются как для задач классификации, так и для регрессии. Основная идея древовидных алгоритмов заключается в построении древовидной модели решений на основе особенностей входных данных. Каждый внутренний узел дерева представляет функцию или атрибут данных, а каждый листовой узел представляет класс или числовое значение. Во время обучения алгоритм рекурсивно разбивает входные данные на основе значений признаков, пока не достигнет условия остановки. Результатом является древовидная модель, которую можно использовать для прогнозирования новых данных.
ПРЕИМУЩЕСТВА ДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙ
Методы на основе дерева имеют ряд преимуществ перед другими алгоритмами машинного обучения, в том числе:
- Интерпретируемость. Модели на основе дерева легко интерпретируются, поскольку они создают модели, которые легко понять и визуализировать. Это облегчает понимание того, почему модель делает тот или иной прогноз, и выявление любых возможных погрешностей.
- Обработка нелинейных взаимосвязей: древовидные методы позволяют моделировать сложные и нелинейные взаимосвязи между объектами и целевыми переменными, что делает их подходящими для использования в самых разных приложениях.
- Обработка отсутствующих данных. Методы на основе дерева могут обрабатывать отсутствующие данные для представления отсутствующих значений в древовидной структуре. Это делает их подходящими для использования в реальных приложениях, где данные часто бывают неполными.
- Масштабируемость. Методы на основе дерева способны обрабатывать большие объемы данных и функций, что делает их предпочтительными для использования в приложениях для работы с большими данными.
- Надежность. Методы на основе дерева устойчивы к выбросам и не требуют масштабирования признаков, поскольку решения о разделении основаны на относительном порядке значений признаков, а не на их величине.
- Гибкость. Методы на основе дерева являются гибкими, поскольку их можно использовать как для задач регрессии и классификации, так и для выбора признаков и предварительной обработки данных.
- Методы ансамбля.Методы на основе деревьев, такие как случайный лес и повышение градиента, можно комбинировать в ансамблевые методы для создания высокоточных моделей.
Несмотря на все преимущества, перечисленные выше, одной из основных проблем деревьев решений является их высокая дисперсия, что означает, что на них легко могут повлиять выбросы и небольшие изменения в данных. Чтобы преодолеть это, были разработаны методы ансамбля, такие как бэггинг и случайный лес.
АЛГОРИТМЫ УПАКОВКИ
Бэггинг (Bootstraped Aggregation) — это метод, при котором несколько деревьев решений обучаются на случайных подмножествах данных, а окончательный прогноз производится путем объединения выходных данных каждого дерева. Это уменьшает дисперсию за счет усреднения прогнозов отдельных деревьев, что приводит к более надежной и стабильной модели.
Случайные леса еще больше улучшают пакетирование за счет случайного выбора подмножества функций для разделения на каждом узле, а не использования всех функций, таких как традиционные деревья решений. Это приводит к более разнообразному набору деревьев и снижению риска переобучения.
Однако и бэггинг, и случайный лес по-прежнему могут страдать от предвзятости, то есть они могут недопредставлять важные предикторы или перепредставлять нерелевантные предикторы. Для решения этой проблемы были разработаны алгоритмы повышения.
УСИЛЕНИЕ АЛГОРИТМОВ
Алгоритмы повышения обучают слабые деревья решений одно за другим, каждый раз придавая больший вес экземплярам, которые были неправильно классифицированы предыдущими деревьями. Окончательный прогноз делается путем объединения взвешенных результатов каждого дерева.Это приводит к более высокой точности по сравнению с бэггингом и случайным лесом, поскольку фокусируется на самых сложных случаях и уменьшает систематическую ошибку. /сильный>
Двумя популярными алгоритмами повышения являются XGBoost и LightGBM. XGBoost, что означает eXtreme Gradient Boosting, представляет собой оптимизированную версию повышения градиента, которая использует параллельную обработку и обрезку дерева для ускорения обучения и повышения точности. LightGBM похож на XGBoost, но использует представление данных на основе гистограммы для сокращения времени вычислений и использования памяти.
И XGBoost, и LightGBM получили широкое распространение в промышленности и научных кругах благодаря высокой производительности и простоте использования. Они использовались во многих решениях-победителях в конкурсах по науке о данных и были интегрированы в популярные платформы машинного обучения, такие как scikit-learn и TensorFlow.
ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ XGBOOST И LIGHT GBM
XGBoost и LightGBM стали популярны по нескольким причинам:
- Производительность. И XGBoost, и LightGBM продемонстрировали высокую производительность во многих задачах машинного обучения, особенно в соревнованиях Kaggle и в реальных приложениях. Они смогли достичь высокой точности и обрабатывать большие объемы данных и функций.
- Скорость. XGBoost и LightGBM оптимизированы для более быстрого обучения, что делает их подходящими для использования в крупномасштабных и срочных проектах. Например, LightGBM использует представление данных на основе гистограммы, чтобы сократить время вычислений и использование памяти.
- Простота использования.И XGBoost, и LightGBM имеют удобный интерфейс, что делает их доступными для практиков с разным уровнем технических знаний. Они также хорошо документированы, с обширными ресурсами и учебными пособиями, доступными в Интернете.
- Поддержка сообщества: и у XGBoost, и у LightGBM есть активные сообщества разработчиков, в которые часто вносятся обновления и улучшения. Эта поддержка сообщества помогла гарантировать, что алгоритмы остаются актуальными и актуальными в быстро развивающейся области машинного обучения.
Xgboost и LightGBM, несмотря на их популярность и высокую производительность, также имеют некоторые недостатки, которые следует учитывать:
- Сложность.И Xgboost, и LightGBM представляют собой сложные алгоритмы, и их может быть трудно понять тем, у кого нет опыта в области машинного обучения. Это может затруднить интерпретацию результатов и тонкую настройку модели.
- Время вычислений. Оба алгоритма могут требовать больших вычислительных ресурсов и значительных вычислительных ресурсов, особенно для больших наборов данных. Это может затруднить своевременное обучение модели.
- Переобучение. Как и любой алгоритм машинного обучения, Xgboost и LightGBM могут страдать от переобучения, если модель неправильно регуляризована или если обучающие данные слишком зашумлены. Это может привести к снижению производительности на невидимых тестовых данных.
- Чувствительность к гиперпараметрам. Xgboost и LightGBM чувствительны к гиперпараметрам, которые управляют различными аспектами модели. Выбор оптимального набора гиперпараметров может занять много времени и требует хорошего понимания алгоритма.
- Использование памяти. И Xgboost, и LightGBM могут интенсивно использовать память, особенно при работе с большими наборами данных. Это может привести к увеличению использования памяти и сделать алгоритмы менее масштабируемыми для приложений с большими данными.
ОПТИМИЗАЦИЯ ГИПЕРПАРАМЕРОВ В XGBOOST И LIGHT GBM
Оптимизация гиперпараметров — это процесс поиска наилучшего набора гиперпараметров для алгоритма машинного обучения. В случае XGBoost и LightGBM гиперпараметры управляют различными аспектами модели, такими как размер деревьев, скорость обучения и регуляризация.
Эффект оптимизации гиперпараметров в XGBoost и LightGBM может быть значительным и сильно повлиять на производительность модели. Найдя оптимальные гиперпараметры, можно:
- Повышение точности. Оптимизация гиперпараметров может помочь в точной настройке модели и повышении точности обучающих данных, а также невидимых тестовых данных.
- Избегайте переобучения. Переобучение происходит, когда модель слишком сложна и соответствует шуму в обучающих данных, что приводит к плохому обобщению новых данных. Оптимизация гиперпараметров может помочь контролировать сложность модели и избежать переобучения.
- Увеличить скорость обучения. Некоторые гиперпараметры, например скорость обучения, могут повлиять на скорость обучения модели. Найдя оптимальные гиперпараметры, можно сократить время обучения без ущерба для точности.
- Улучшение интерпретируемости. В некоторых случаях оптимальные гиперпараметры могут привести к более интерпретируемой модели с более простыми деревьями и меньшим количеством функций.
Важно отметить, что оптимизация гиперпараметров является необходимым шагом для достижения наилучшей производительности моделей XGBoost и LightGBM.
ПОТЕНЦИАЛЬНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЛЕГКИХ GBM И XGBOOST
Было показано, что LightGBM и XGBoost очень эффективны в различных задачах машинного обучения, особенно в таких областях, как:
- Двоичная классификация. Было показано, что как LightGBM, так и XGBoost эффективны в задачах бинарной классификации, где цель состоит в том, чтобы предсказать один из двух возможных результатов. Эти алгоритмы использовались для решения таких проблем, как обнаружение мошенничества, прогнозирование оттока клиентов и оценка кредитоспособности.
- Регрессия. Оба алгоритма также оказались успешными в задачах регрессии, целью которых является предсказание непрерывного значения. Они использовались для решения таких задач, как прогнозирование цен на акции, прогнозирование продаж и прогнозирование потребления энергии.
- Обнаружение аномалий. LightGBM и XGBoost также использовались для обнаружения аномалий, цель которых — выявить случаи в данных, которые значительно отличаются от большинства.
- Выбор функций. LightGBM и XGBoost также широко используются для выбора функций, целью которых является определение наиболее важных функций, влияющих на прогноз. Это может помочь уменьшить размерность данных, уменьшить переоснащение и улучшить интерпретируемость.
- Крупномасштабные и несбалансированные наборы данных. Оба алгоритма хорошо подходят для крупномасштабных и несбалансированных наборов данных, где традиционные алгоритмы могут с трудом обеспечивать точные прогнозы. Они могут эффективно обрабатывать большие наборы данных и могут использоваться для построения моделей, способных справиться с дисбалансом классов.
LIGHT GBM и XGBOOST против алгоритмов глубокого обучения
Когда выбирать LightGBM и XGBoost:
- Когда проблема четко определена, а данные структурированы и чисты, древовидные методы, такие как LightGBM и XGBoost, могут работать хорошо.
- Когда цель состоит в том, чтобы построить модель, которую легко интерпретировать и объяснить, древовидные методы могут быть хорошим выбором.
- Когда данные большие, разреженные или содержат пропущенные значения, древовидные методы могут быть более эффективными в вычислительном отношении, чем методы глубокого обучения.
Когда выбирать глубокое обучение:
- Когда проблема сложная и требует моделирования нелинейных отношений, хорошим выбором могут быть методы глубокого обучения.
- Когда данные являются необработанными и неструктурированными, такими как изображения или текст, методы глубокого обучения могут быть эффективными при обучении на основе данных.
- Когда цель состоит в том, чтобы построить модель с высокой точностью и без ограничений на интерпретируемость, методы глубокого обучения могут быть хорошим выбором.
LIGHT GBM и XGBOOST против ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ МЕТОДОВ
Есть несколько причин предпочесть параметрические методы древовидным:
- Предположение о линейности. Когда взаимосвязь между зависимыми и независимыми переменными хорошо изучена и может быть смоделирована с помощью линейного уравнения, предпочтение отдается параметрическим методам, таким как линейная регрессия.
- Эффективность вычислений. Параметрические методы эффективны с точки зрения вычислений и могут обрабатывать большие наборы данных, что делает их хорошо подходящими для задач с большим количеством выборок.
- Интерпретируемость. Параметрические методы просты и легко интерпретируются, что позволяет понять взаимосвязь между зависимыми и независимыми переменными.
- Небольшие наборы данных. Для небольших наборов данных параметрические методы могут работать лучше, чем древовидные, поскольку вероятность их переобучения меньше.
- Выбор признаков. Параметрические методы можно использовать для выбора признаков, так как они могут определить наиболее важные признаки, влияющие на прогноз.
Когда лучше использовать древовидные методы:
- Нелинейные отношения. Когда отношения между зависимыми и независимыми переменными сложны и нелинейны, предпочтение отдается древовидным методам, таким как LightGBM и XGBoost.
- Большие наборы данных. Для больших наборов данных древовидные методы могут быть более эффективными с вычислительной точки зрения, чем параметрические методы.
- Обработка пропущенных значений и разреженных данных.Методы на основе дерева хорошо подходят для наборов данных с пропущенными значениями или разреженными данными, поскольку они могут эффективно решать эти проблемы.
- Обработка дисбаланса классов. Методы на основе дерева также эффективны для наборов данных с дисбалансом классов, поскольку они могут хорошо обрабатывать несбалансированные классы.
РЕСУРСЫ
- «Элементы статистического обучения», Тревор Хасти, Роберт Тибширани и Джером Фридман
- «Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow», Орельен Жерон
- «Прикладное прогнозное моделирование» Макса Куна и Кьелла Джонсона
- «Случайные леса» Лео Бреймана
- «Усиление градиента», Джером Фридман
- «XGBoost: масштабируемая система повышения дерева», авторы Тяньци Чен и Карлос Гестрин
- «LightGBM: высокоэффективное дерево принятия решений с градиентным усилением», Гуолинь Ке, Ци Мэн, Томас Финли, Тайфэн Ван, Вэй Чен, Вейдун Ма и Цивэй Йе
