Gradient Boosting

Gradient Boosting je obzvlášť silný pro tabulární datasety a je známý rychlostí i přesností predikce, a to i u velkých a složitých dat. Tato technika je oblíbená v soutěžích datové vědy i ve firemním strojovém učení, kde pravidelně poskytuje špičkové výsledky.

Jak Gradient Boosting funguje?

Gradient Boosting funguje tak, že sestavuje modely sekvenčně. Každý nový model se snaží opravit chyby toho předchozího, čímž zvyšuje celkovou přesnost ensemble. Zde je rozpis procesu:

1. Inicializace: Začíná se s počáteční predikcí, u regrese často průměrem cílových hodnot.
2. Výpočet residuí: Spočítají se residua, tedy rozdíly mezi reálnými a predikovanými hodnotami.
3. Stavba slabých modelů: Nový model (obvykle rozhodovací strom) se natrénuje na residua. Jeho úkolem je předpovídat právě chyby předchozího ensemble.
4. Aktualizace ensemble: Predikce nového modelu se přičtou k ensemble, přičemž jsou škálovány learning rate, aby se předešlo přeučení.
5. Iterace: Kroky 2–4 se opakují daný počet iterací nebo dokud se nezlepší výkon modelu.
6. Finální predikce: Výsledná predikce je součtem predikcí všech dílčích modelů v ensemble.

Klíčové pojmy Gradient Boostingu

• Ensemble Learning: Kombinace více modelů do jednoho výkonného modelu.
• Slabý učenec (weak learner): Jednoduché modely (např. rozhodovací stromy), které jsou o něco lepší než náhodné hádání.
• Learning Rate: Parametr, který určuje, jak velký vliv má každý nový model. Menší hodnoty zvyšují robustnost, ale vyžadují více iterací.
• Residua: Chyby aktuálního ensemble, které jsou cílem pro další model.

Algoritmy Gradient Boostingu

1. AdaBoost: Upravuje váhy špatně klasifikovaných vzorků a zaměřuje model na obtížné případy.
2. XGBoost: Optimalizovaná varianta Gradient Boostingu s vysokou rychlostí a výkonem díky paralelnímu zpracování a regularizaci.
3. LightGBM: Rychlá, distribuovaná a výkonná implementace navržená pro velké datasety s nízkou paměťovou náročností.

Tyto algoritmy implementují základní principy Gradient Boostingu a rozšiřují jeho možnosti pro efektivní práci s různými typy dat a úloh.

Použití

Gradient Boosting je univerzální a lze jej použít v mnoha oblastech:

• Finanční služby: Pro modelování rizika, detekci podvodů a scoring úvěrů na základě historických dat.
• Zdravotnictví: Podpora klinických rozhodnutí predikcí zdravotních výsledků a stratifikací rizika.
• Marketing a prodej: Zlepšuje segmentaci zákazníků a predikci odchodů skrze analýzu jejich chování.
• Zpracování přirozeného jazyka: Umožňuje analýzu sentimentu a klasifikační úlohy z velkých objemů textových dat.

Související pojmy strojového učení

• Gradientní sestup (Gradient Descent): Optimalizační algoritmus pro minimalizaci ztrátové funkce postupnými kroky směrem k největšímu poklesu.
• Rozhodovací stromy: Častý slabý učenec v Gradient Boostingu, poskytující jednoduše interpretovatelné modely.
• Výkon modelu: Hodnocen pomocí metrik jako je přesnost u klasifikace a střední kvadratická chyba u regrese.
• Ladění hyperparametrů: Nastavování parametrů, jako je počet stromů, learning rate či hloubka stromu pro optimalizaci výsledků.

Srovnání s jinými technikami

• Boosting vs. Bagging: Boosting sekvenčně opravuje chyby předchozích modelů, zatímco bagging staví modely paralelně a agreguje jejich predikce.
• Gradient Boosting vs. Random Forest: Gradient Boosting ensemble staví na residuích, Random Forest průměruje predikce nezávisle trénovaných stromů.

Gradient Boosting v AI a automatizaci

V oblasti AI, automatizace a chatbotů lze Gradient Boosting využít pro prediktivní analýzy zlepšující rozhodovací procesy. Například chatboti mohou využívat Gradient Boosting modely k lepšímu pochopení dotazů uživatelů a přesnějším odpovědím na základě učení z historických interakcí.

Příklady a kód

Zde jsou dva příklady, jak Gradient Boosting použít v praxi:

Příklad klasifikace

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import load_digits

# Načtení datasetu
X, y = load_digits(return_X_y=True)
train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=23)

# Trénování Gradient Boosting Classifieru
gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=300, learning_rate=0.05, random_state=100, max_features=5)
gbc.fit(train_X, train_y)

# Predikce a vyhodnocení
pred_y = gbc.predict(test_X)
accuracy = accuracy_score(test_y, pred_y)
print(f"Gradient Boosting Classifier accuracy: {accuracy:.2f}")

Příklad regrese

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.datasets import load_diabetes

# Načtení datasetu
X, y = load_diabetes(return_X_y=True)
train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=23)

# Trénování Gradient Boosting Regressoru
gbr = GradientBoostingRegressor(loss='absolute_error', learning_rate=0.1, n_estimators=300, max_depth=1, random_state=23, max_features=5)
gbr.fit(train_X, train_y)

# Predikce a vyhodnocení
pred_y = gbr.predict(test_X)
rmse = mean_squared_error(test_y, pred_y, squared=False)
print(f"Root Mean Square Error: {rmse:.2f}")

Gradient Boosting: komplexní přehled

Gradient Boosting je silná metoda strojového učení pro klasifikaci i regresi. Jedná se o ensemble techniku, která modely staví sekvenčně, typicky pomocí rozhodovacích stromů, za účelem optimalizace ztrátové funkce. Níže uvádíme několik významných vědeckých článků, které zkoumají různé aspekty Gradient Boostingu:

1. Gradient Boosting Machine: A Survey
   Autoři: Zhiyuan He, Danchen Lin, Thomas Lau, Mike Wu
   Tento přehledový článek nabízí komplexní pohled na různé typy gradient boosting algoritmů. Rozebírá jejich matematické rámce, včetně optimalizace cílové funkce, odhadů ztrátové funkce a konstrukce modelů. Zabývá se i použitím boostingu v rankingových úlohách. Čtenář tak získá vhled do teoretických základů gradient boostingu i jeho praktického využití.
   Více zde

2. A Fast Sampling Gradient Tree Boosting Framework
   Autoři: Daniel Chao Zhou, Zhongming Jin, Tong Zhang
   Tato práce představuje akcelerovaný framework pro gradient tree boosting s využitím rychlého vzorkování. Autoři řeší výpočetní náročnost gradient boostingu použitím importance sampling ke snížení stochastické variance. Dále vylepšují metodu regularizátorem pro lepší diagonální aproximaci v Newtonově kroku. Studie ukazuje, že navržený framework výrazně urychluje výpočty bez snížení výkonu.
   Více zde

3. Accelerated Gradient Boosting
   Autoři: Gérard Biau, Benoît Cadre, Laurent Rouvìère
   Tento článek zavádí Accelerated Gradient Boosting (AGB), který kombinuje tradiční gradient boosting s Nesterovovou akcelerací. Autoři poskytují řadu numerických důkazů, že AGB dosahuje výborných výsledků napříč různými predikčními úlohami. AGB je méně citlivý na parametr shrinkage a produkuje řidší prediktory, což zvyšuje efektivitu i výkonnost gradient boosting modelů.
   Více zde