XGBoost Tutorial

XGBoost 教程

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什麼是 XGBoost？

XGBoost（極限梯度提升）是一種最佳化的分散式梯度提升工具包，它能夠高效且可擴充套件地訓練機器學習模型。它是一種整合學習的形式，將多個弱模型的預測結果結合起來，以產生更穩健的預測。XGBoost 代表“極限梯度提升”，由於其能夠處理大型資料集並在各種機器學習任務（如分類和迴歸）中取得最先進的效能，已成為最流行和最廣泛使用的機器學習演算法之一。

XGBoost 的獨特之處在於它能夠很好地處理缺失值。此功能有助於它處理包含缺失值且無需複雜預處理的真實世界資料。此外，XGBoost 允許並行處理，這使得它能夠有效地在大型資料集上訓練模型。

為什麼選擇 XGBoost？

近年來，XGBoost 越來越受歡迎，因為它能夠幫助個人和團隊完成幾乎每個 Kaggle 結構化資料挑戰。在這些競賽中，公司和研究人員提交資料，統計學家和資料探勘人員競相開發用於預測和解釋資料的最佳模型。

最初，開發了 XGBoost 的 Python 和 R 版本。由於其受歡迎程度，XGBoost 目前在 Java、Scala、Julia、Perl 和更多其他語言中都有包實現。這些實現促進了 XGBoost 庫在 Kaggle 開發人員中的流行。

XGBoost 已與許多不同的工具和包整合，例如 Python 的 scikit-learn 和 R 的 caret。此外，XGBoost 與 Apache Spark 和 Dask 等分散式處理框架整合。

為什麼要學習 XGBoost？

學習 XGBoost 很有用，因為 -

  • 高效能：XGBoost 以其速度和效能而聞名。與許多其他機器學習技術相比，它能夠處理大量資料和複雜的模型。

  • 準確性：它是許多資料科學競賽中的有力競爭者，並且通常提供非常準確的結果。

  • 靈活性：XGBoost 可用於迴歸（例如，預測房價）以及分類（例如，確定電子郵件是否為垃圾郵件）。它與許多不同型別的資料來源配合使用效果很好。

  • 廣泛採用：由於其效率，XGBoost 是許多組織和資料科學家使用的寶貴工具。

XGBoost 的用途

XGBoost 可用於各種應用。

  • 分類任務：分析電子郵件是否為垃圾郵件以及猜測買家是否會購買產品是分類問題的示例。

  • 迴歸任務：除其他外，迴歸任務包括確定股票價格和房價。

  • 排名：搜尋引擎使用排名來確定搜尋結果的順序。

  • 特徵工程：XGBoost 可以幫助識別資料集中最重要的變數或特徵。

受眾

XGBoost 對希望快速便捷地建立和應用機器學習模型的資料科學家、機器學習工程師、研究人員、軟體開發人員、學生和商業分析師很有用。它是一種強大的流行機器學習方法，用於監督學習任務。

預備知識

要有效地學習和使用 XGBoost，您應該對以下內容有基本的瞭解 -

  • 瞭解 Python 和 R 是必要的，因為 XGBoost 經常在這兩種語言中使用。

  • 您應該瞭解分類、監督學習、交叉驗證、迴歸和過擬合等概念。

  • 瞭解決策樹，因為 XGBoost 的核心概念是整合許多決策樹以提高效能。

  • 對提升技術（主要是梯度提升）的基本瞭解，它構成了 XGBoost 的基礎。

關於 XGBoost 的常見問題

關於 XGBoost 有一些非常常見的問題（FAQ），本節試圖簡要地回答它們。

XGBoost 的基本思想是結合許多小型、簡單的模型來建立一個強大的模型。XGBoost 使用一種稱為“提升”的技術。提升將多個小型決策樹或其他簡單模型一個接一個地組合起來。每個新模型都試圖解決前一個模型的缺點。

由於其複雜性，XGBoost 可能難以理解。XGBoost 中大量超引數會導致訓練速度緩慢。如果 XGBoost 未正確調整，可能會發生過擬合。由於其記憶體需求，不建議在低端 PC 上使用 XGBoost。

預設情況下，XGBoost 允許缺失值。樹演算法中缺失資料的分支方向是在訓練期間學習的。

當測試精度低而訓練精度高時，通常會發生過擬合問題。通常，XGBoost 提供兩種處理過擬合的方法 -

  • 第一種方法涉及直接控制模型複雜度。

  • 使訓練對噪聲更具魯棒性的第二種方法是在其中引入隨機性。

不，如果您瞭解機器學習的一些基本原理，那麼理解 XGBoost 不會那麼困難。它具有許多有用的功能，儘管您可以從基本功能開始。憑藉一些經驗，您可以快速掌握如何使用它來生成準確的預測。

XGBoost 通常比許多其他演算法更快且更準確，因為它使用高階錯誤減少測試。它適用於大型資料集，並且可以處理缺失資料。因此，它是許多資料科學家青睞的選擇。

在 XGBoost 開始工作之前，需要設定三種類型的引數：通用引數、增強器引數和任務引數。學習挑戰的引數定義了學習環境。例如，迴歸和排名任務可以使用不同的引數。

分散式、可擴充套件的梯度提升決策樹 (GBDT) 機器學習框架稱為極限梯度提升或 XGBoost。它是最好的機器學習軟體，具有用於迴歸、分類和排序問題的並行樹提升功能。

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