Tăng cường XG

Hiểu về Gradient Boosting

Về bản chất, XGBoost là một triển khai tối ưu của gradient enhancement , một kỹ thuật được phát triển đáng kể bởi Jerome H. Friedman. Gradient enhancement xây dựng một nhóm các trình học yếu, thường là cây quyết định , theo cách từng giai đoạn. Mỗi cây mới cố gắng dự đoán các lỗi còn lại (sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán) do nhóm các cây trước đó tạo ra. XGBoost tinh chỉnh quy trình này bằng một số cải tiến chính giúp cải thiện đáng kể hiệu quả và độ chính xác của mô hình.

Các tính năng chính và cải tiến

XGBoost giới thiệu một số cải tiến so với các thuật toán tăng cường độ dốc tiêu chuẩn:

• Chính quy hóa: Kết hợp các điều khoản chính quy hóa L1 (Lasso) và L2 (Ridge) vào hàm mục tiêu, giúp ngăn ngừa tình trạng quá khớp và cải thiện khả năng khái quát hóa mô hình.
• Xử lý song song: Được thiết kế để mang lại hiệu quả, XGBoost có thể tận dụng GPU đa lõi để tính toán nhanh hơn trong quá trình đào tạo.
• Xử lý giá trị bị thiếu: Có một quy trình tích hợp để xử lý các giá trị dữ liệu bị thiếu, tìm hiểu chiến lược quy imputation tốt nhất từ chính dữ liệu.
• Cắt tỉa cây: Sử dụng các kỹ thuật cắt tỉa cây tiên tiến hơn (như cắt tỉa theo chiều sâu với tham số 'max_depth' và cắt tỉa sau dựa trên mức tăng) so với tăng cường độ dốc tiêu chuẩn.
• Xác thực chéo tích hợp: Cho phép người dùng chạy xác thực chéo tại mỗi lần lặp lại của quy trình tăng cường, giúp dễ dàng có được số vòng tăng cường tối ưu.
• Nhận biết bộ nhớ đệm: Tối ưu hóa việc sử dụng phần cứng bằng cách nhận biết hệ thống phân cấp bộ nhớ đệm.
• Tính linh hoạt: Hỗ trợ các chức năng đánh giá và mục tiêu tùy chỉnh, cung cấp khả năng thích ứng cho nhiều tác vụ khác nhau ngoài phân loại và hồi quy tiêu chuẩn. Điều này hỗ trợ điều chỉnh siêu tham số hiệu quả.

So sánh với các thuật toán khác

Mặc dù XGBoost rất hiệu quả đối với dữ liệu dạng bảng, nhưng nó lại khác với các thuật toán phổ biến khác:

• LightGBM : Một khuôn khổ tăng cường độ dốc khác được biết đến với tốc độ, đặc biệt là trên các tập dữ liệu rất lớn. LightGBM sử dụng chiến lược tăng trưởng cây theo từng lá độc đáo, có thể nhanh hơn nhưng đôi khi dễ bị quá mức trên các tập dữ liệu nhỏ hơn so với tăng trưởng theo từng cấp độ của XGBoost.
• CatBoost : Đặc biệt hiệu quả với các tập dữ liệu chứa nhiều tính năng phân loại do khả năng xử lý tinh vi các biến như vậy. Nó thường yêu cầu ít điều chỉnh siêu tham số hơn cho dữ liệu phân loại so với XGBoost.
• Mô hình học sâu (DL) : Các thuật toán như Mạng nơ-ron tích chập (CNN) hoặc các mô hình như Ultralytics YOLO chủ yếu được thiết kế cho dữ liệu không có cấu trúc như hình ảnh hoặc văn bản, vượt trội trong các tác vụ như thị giác máy tính (CV) ( phát hiện đối tượng , phân đoạn hình ảnh ). Ngược lại, XGBoost thường vượt trội hơn đối với các tập dữ liệu dạng bảng có cấu trúc thường thấy trong phân tích kinh doanh.

Ứng dụng trong thế giới thực

Hiệu suất và độ mạnh mẽ của XGBoost khiến nó phù hợp với nhiều ứng dụng mô hình hóa dự đoán :

• Dịch vụ tài chính: Được sử dụng rộng rãi để đánh giá rủi ro tín dụng, phát hiện gian lận và chiến lược giao dịch thuật toán. Ví dụ, các ngân hàng sử dụng XGBoost để xây dựng các mô hình dự đoán khả năng vỡ nợ dựa trên dữ liệu ứng dụng của khách hàng. Xem thêm về AI trong Tài chính .
• Bán lẻ và thương mại điện tử: Áp dụng trong việc dự đoán phân tích hành vi khách hàng , tỷ lệ khách hàng rời bỏ, dự báo doanh số và xây dựng công cụ đề xuất. Ví dụ, một nhà bán lẻ trực tuyến có thể sử dụng XGBoost để dự đoán khách hàng nào có khả năng phản hồi một chiến dịch tiếp thị cụ thể.
• Chăm sóc sức khỏe: Được sử dụng để dự đoán kết quả của bệnh nhân, rủi ro bệnh tật dựa trên dữ liệu lâm sàng và tối ưu hóa hoạt động của bệnh viện. Đọc thêm về AI trong chăm sóc sức khỏe .
• Sản xuất: Được sử dụng để bảo trì dự đoán (dự đoán lỗi thiết bị), phân tích kiểm soát chất lượng và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Khám phá AI trong sản xuất .
• Khoa học dữ liệu cạnh tranh: XGBoost là thuật toán được ưa chuộng trong các cuộc thi khoa học dữ liệu như những cuộc thi được tổ chức trên Kaggle do độ chính xác và hiệu quả cao.

XGBoost vẫn là một công cụ mạnh mẽ và có liên quan cao trong bối cảnh học máy, được ưa chuộng vì tốc độ, độ chính xác và khả năng xử lý hiệu quả các tập dữ liệu dạng bảng phức tạp. Việc phát triển của nó tiếp tục thông qua thư viện XGBoost chính thức và nó tích hợp tốt với các thư viện ML phổ biến như Scikit-learn và các nền tảng như Ultralytics HUB để quản lý vòng đời ML đầu cuối.