Алгоритм повышения градиента Gradient boosting - это алгоритм машинного обучения, используемый для прогнозирования различных числовых значений. Он используется крупными технологическими компаниями для ранжирования веб-страниц, ценообразования приложений, предотвращения мошенничества и многого другого. Алгоритм извлекает уроки из исторических наблюдений, чтобы делать прогнозы, основанные на измеримых характеристиках, таких как количество комнат в доме или его общая площадь.
Рабочий механизм деревьев решений Деревья решений работают независимо как алгоритмы машинного обучения, которым требуются те же данные, что и сильным алгоритмам. Они анализируют исторические разбиения данных и выбирают наилучший метод разбиения, используя формулу среднеквадратичной ошибки (MSI) для оценки качества прогнозирования.
Оптимальный выбор вопроса в деревьях принятия решений Дерево решений выбирает вопросы на основе взвешенных расчетов MSI для разных групп в рамках каждого разделения. Оно направлено на минимизацию ошибок прогнозирования при использовании средних цен из аналогичных исторических наблюдений с совпадающими ответами.
Каскадный тренировочный процесс в градиентном бустинге "Перебор" обучает последующие деревья исправлять ошибки, допущенные предыдущими, постепенно снижая общую ошибку прогнозирования с помощью итеративных процессов обучения, включающих 100 или более деревьев.'