Градиентный бустинг для регрессии — это мощный метод машинного обучения, использующийся для построения предсказательных моделей. Основная идея градиентного бустинга заключается в последовательном добавлении простых моделей (например, деревьев решений), так чтобы каждая последующая модель корректировала ошибки предыдущих.

Как это работает:

1. Инициализация: Модель начинает с простой начальной предсказательной модели, обычно с использованием среднего значения целевой переменной.

2. Пошаговое обучение:

• Для каждой модели в ансамбле вычисляется градиент функции потерь по отношению к предсказаниям текущей композитной модели. Градиент показывает направление наибольшего увеличения ошибки и используется для определения того, как должна измениться следующая модель, чтобы уменьшить ошибку.
• Следующая модель обучается, чтобы предсказывать отрицательный градиент (т.е., ошибку) предыдущих моделей.
• Эта модель затем добавляется к композитной модели с некоторым коэффициентом обучения (learning rate), который определяет степень влияния новой модели на общую модель.

3. Повторение: Этот процесс повторяется множество раз, и каждая новая модель улучшает предсказательные способности композитной модели, пока не будет достигнут критерий остановки или не будет добавлено заранее определенное количество моделей.

Пример:

```python
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split

Создание синтетических данных
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=4, noise=0.1)

Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Создание модели градиентного бустинга
model = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3, random_state=42)

Обучение модели
model.fit(X_train, y_train)

Оценка модели
print("Точность модели на тестовых данных:", model.score(X_test, y_test))
```

Градиентный бустинг для регрессии — это метод, который строит модель предсказания путем последовательного улучшения прогнозов за счет добавления новых моделей, каждая из которых исправляет ошибки предыдущих. Этот метод позволяет эффективно улучшать точность предсказаний, обучаясь на ошибках.

April 13, 2024, easyoffer