XGBoost Classifier nedir?

[Admin]

XGBoost Classifier nedir?​

XGBoost(eXtreme Gradient Boosting), Gradient Boosting algoritmasının çeşitli düzenlemeler ile optimize edilmiş yüksek performanslı halidir. Daha az kaynak kullanarak üstün sonuçlar elde etmek için yazılım ve donanım optimizasyon tekniklerini uygulanmıştır. Karar ağacı tabanlı algoritmaların en iyisi olarak gösterilir.
XGBoost kütüphanesi nedir?
XGBoost, eXtreme Gradient Boosting anlamına gelir ve gradient boosted trees (gradyan artırılmış ağaçlar) algoritmasının açık kaynaklı bir uygulamasıdır. XGBoost, kullanım kolaylığı ve tahmin gücü nedeniyle Kaggle yarışmalarının en popüler makine öğrenmesi algoritması olmuştur.
Bagging ve boosting nedir?
Soru: Ağaca dayalı yöntemlerde “Bagging” ve “Boosting” ifadeleri geçiyor bunlar ne anlama gelmektedir ve aralarında ne fark vardır? Cevap: İki yöntemde teknik olarak aşırı öğrenme ve model performanslarını arttırmaya yönelik ortaya çıkan yaklaşımlardır. Bagging, “bootstrap aggregation” ifadesinin kısaltılmışıdır.

Ensemble Models nedir?​

Makine öğrenimindeki topluluk modelleri (ensemble models) yukarıda örneklediğimiz şekilde çalışır. Genel performansı iyileştirmek için birden fazla modelden alınan kararları birleştirirler. Bu yazının amacı, topluluk öğrenimi (ensemble learning) kavramını tanıtmak ve bu tekniği kullanan algoritmaları anlamaktır.
LightGBM algoritması nedir?
LightGBM, histogram tabanlı çalışan bir algoritmadır. Sürekli değere sahip olan değişkenleri kesikli(discrete bin) hale getirerek hesaplama maliyetini azaltır. Karar ağaçlarının eğitim süresi yapılan hesaplama ve dolayısıyla bölünme sayısı ile doğru orantılıdır.
Boosting algoritması nedir?
Boosting algoritmaları makine öğrenme modellerinde doğru tahminleri güçlendirmek için uygulanmaktadır. Bu algoritmaları güçlü kılan önemli faktörlerden biri, oluşturulan ağaç yapısının bir sonraki ağacın bir önceki ağaçtan gelen hatayı en aza indirme eğiliminde olmasıdır.

Ensemble algoritması nedir?​

Topluluk (ensemble) öğrenme algoritmaları tahmine dayalı analitik çalışmalarda en başarılı yaklaşımlardan biridir. Bu algoritmalar somut bir problemi çözmek için bir araya gelen modeller setinden oluşmaktadır. Amaç modeller setinin ürettiği tahminleri birleştirerek doğruluğu (accuracy) artırmaktır.
Bagging algoritması nedir?
L. Breiman tarafından önerilmiştir. Var olan bir eğitim setinden yeni eğitim setleri türeterek temel öğreniciyi yeniden eğitmeyi amaçlayan bir yöntemdir.
LightGBM Classifier nedir?

Boosting nasıl çalışır?​

Boosting (Arttırma), bir çok zayıf öğreniciyi (weak learner) bir araya getirerek bir güçlü öğrenici (strong learner) oluşturmaktır. Bir çok boosting metodunun temel yaklaşımı, tahmin edicileri kümülatif olarak eğitmektir. Genelde tahminleyici model olarak karar ağaçları kullanılır.