XGBoost

XGBoost veya Extreme Gradient Boosting, yüksek düzeyde optimize edilmiş ve esnek bir yazılım kütüphanesidir. gradyan artırma çerçevesi. Bu alanda yaygın olarak tanınmaktadır olağanüstü hızı için makine öğrenimi (ML) ve performans, özellikle de yapılandırılmış veya tablo halindeki verilerle. Başlangıçta bir araştırma projesi olarak geliştirilen Washington Üniversitesi, XGBoost veri biliminde bir temel haline geldi büyük ölçekli veri kümelerini işleme ve en son teknolojiye sahip sonuçlar elde etme yeteneği nedeniyle Kaggle'da düzenlenenler gibi veri bilimi yarışmaları. İşlevleri tahminlerini birleştiren bir topluluk yöntemi olarak Sağlam ve güçlü bir öğrenici oluşturmak için birden fazla zayıf model.

XGBoost Nasıl Çalışır

XGBoost'un arkasındaki temel prensip gradyan güçlendirmedir, Mevcut modeller tarafından yapılan hataları düzeltmek için yeni modellerin sırayla eklendiği bir tekniktir. Özellikle, bu temel öğreniciler olarak karar ağaçlarını kullanır. Standarttan farklı olarak boosting, XGBoost eğitim sürecini dışbükey ve dışbükey olmayan bileşenleri birleştiren belirli bir amaç fonksiyonu kullanarak optimize eder. arasındaki farkı ölçen kayıp fonksiyonu tahmin edilen ve gerçek değerler) ve bir düzenlileştirme terimi (model karmaşıklığını cezalandıran).

XGBoost, çeşitli sistem optimizasyonları yoluyla geleneksel gradyan artırmayı geliştirir:

• Paralel İşleme: Güçlendirme ise doğası gereği sıralı olan XGBoost, her bir ağacın inşasını paralelleştirerek model eğitim süresi.
• Düzenlileştirme: Önlemek için L1 (Lasso) ve L2 (Ridge) düzenlemesi içerir aşırı uyum, modelin iyi genelleştirilmesini sağlar yeni veriler.
• Ağaç Budama: Algoritma "max_depth" parametresi ve pozitif kazanç sağlamayan bölünmeleri kaldırmak için geriye doğru budama kullanır, model yapısının optimize edilmesi.
• Eksik Veri İşleme: XGBoost eğitim sırasında eksik değerleri işlemek için en iyi yönü öğrenir ve veri ön işleme boru hattı.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Ölçeklenebilirliği ve verimliliği sayesinde XGBoost, kritik karar alma süreçlerinde çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır görevler.

1. Finansal Dolandırıcılık Tespiti: Finans kurumları aşağıdakiler için XGBoost'tan yararlanır dolandırıcılığı tespit etmek için anomali tespiti işlemler. Model, işlem geçmişini ve kullanıcı davranışını analiz ederek faaliyetleri meşru veya yasal olarak classify . yüksek hassasiyetle şüpheli ve Geri çağırma.
2. Sağlık Hizmetleri Risk Tahmini: İçinde tıbbi veri analizi, XGBoost aşağıdakiler için kullanılır Yeniden hastaneye yatma olasılığı veya diyabet gibi kronik hastalıkların başlangıcı gibi hasta sonuçlarını tahmin etmek, yapılandırılmış hasta kayıtlarına ve klinik değişkenlere dayanmaktadır.

Diğer Modellerle Karşılaştırma

XGBoost'un makine öğrenimi dünyasında nereye oturduğunu anlamak için onu diğer popüler algoritmalardan ayırmak gerekir.

• XGBoost vs. Rastgele Orman: Bir yandan Her ikisi de ağaç tabanlı topluluk yöntemleridir, Rastgele Orman ağaçların inşa edildiği torbalama paralel olarak bağımsız bir şekilde. Buna karşılık, XGBoost, ağaçların düzeltmek için sırayla oluşturulduğu artırmayı kullanır önceki hatalar. XGBoost genellikle daha yüksek doğruluk ancak daha dikkatli olmayı gerektirir hiperparametre ayarı.
• XGBoost ve Derin Öğrenme (DL): XGBoost, yapılandırılmış/tabular veriler için endüstri standardıdır. Ancak, aşağıdaki gibi yapılandırılmamış veriler için görüntüler veya videolar, derin öğrenme modelleri gibi Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) üstündür. Nesne algılama gibi görevler için, gibi modern vizyon modelleri Ultralytics YOLO11 tercih edilir ağaç tabanlı algoritmalara göre.

Uygulama Örneği

Aşağıdaki Python örneğinde basit bir sınıflandırıcının nasıl eğitileceği gösterilmektedir xgboost kütüphane üzerinde sentetik veri kümesi. Bu, XGBoost'u standart bir veri setine entegre etmenin kolaylığını göstermektedir. veri̇ bi̇li̇mi̇ iş akışı.

import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Create a synthetic dataset for binary classification
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Initialize and train the XGBoost classifier
model = xgb.XGBClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3)
model.fit(X_train, y_train)

# Display the accuracy on the test set
print(f"Model Accuracy: {model.score(X_test, y_test):.4f}")

Matematiksel temeller hakkında daha fazla okuma için Orijinal XGBoost araştırma makalesi, aşağıdaki konuların derinlemesine bir açıklamasını sunmaktadır sistemin tasarımı. Ayrıca, aşağıdakilerle ilgilenen kullanıcılar bilgisayarla görme (CV) uygulamaları şunları keşfetmelidir Ultralytics YOLO model lerinin tablo modellerini nasıl tamamladığı görsel veri girişleri.