XGBoost

Was ist XGBoost?

XGBoost ist ein Machine-Learning-Algorithmus, der zur Kategorie des Ensemble-Lernens gehört, insbesondere zum Gradient-Boosting-Framework. Er verwendet Entscheidungsbäume als Basislerner und setzt Regularisierungstechniken ein, um die Generalisierung des Modells zu verbessern. Entwickelt von Forschern der University of Washington, ist XGBoost in C++ implementiert und unterstützt Python, R und andere Programmiersprachen.

Der Zweck von XGBoost

Der Hauptzweck von XGBoost ist es, eine äußerst effiziente und skalierbare Lösung für Machine-Learning-Aufgaben bereitzustellen. Es ist darauf ausgelegt, große Datensätze zu verarbeiten und in verschiedenen Anwendungen, einschließlich Regression, Klassifikation und Ranking, Spitzenleistungen zu erbringen. XGBoost erreicht dies durch:

• Effiziente Handhabung fehlender Werte
• Parallele Verarbeitung
• Regularisierung zur Vermeidung von Overfitting

Grundlagen von XGBoost

Gradient Boosting

XGBoost ist eine Implementierung von Gradient Boosting, einer Methode, bei der die Vorhersagen mehrerer schwacher Modelle kombiniert werden, um ein stärkeres Modell zu erstellen. Diese Technik beinhaltet das sequenzielle Trainieren von Modellen, wobei jedes neue Modell die Fehler der vorherigen Modelle korrigiert.

Entscheidungsbäume

Im Kern von XGBoost stehen Entscheidungsbäume. Ein Entscheidungsbaum ist eine diagrammartige Struktur, bei der jeder innere Knoten einen Test auf ein Attribut darstellt, jeder Zweig ein Ergebnis dieses Tests repräsentiert und jedes Blatt einen Klassenwert enthält.

Regularisierung

XGBoost umfasst L1- (Lasso) und L2- (Ridge) Regularisierungstechniken, um Overfitting zu kontrollieren. Regularisierung hilft dabei, komplexe Modelle zu bestrafen und so die Generalisierung zu verbessern.

Hauptmerkmale von XGBoost

• Geschwindigkeit und Leistung: XGBoost ist bekannt für seine schnelle Ausführung und hohe Genauigkeit und eignet sich daher für groß angelegte Machine-Learning-Aufgaben.
• Handhabung fehlender Werte: Der Algorithmus verarbeitet Datensätze mit fehlenden Werten effizient, ohne dass eine aufwändige Vorverarbeitung erforderlich ist.
• Parallele Verarbeitung: XGBoost unterstützt paralleles und verteiltes Rechnen, sodass große Datensätze schnell verarbeitet werden können.
• Regularisierung: Integriert L1- und L2-Regularisierungstechniken zur Verbesserung der Modellverallgemeinerung und zur Vermeidung von Overfitting.
• Out-of-Core-Computing: Kann Daten verarbeiten, die nicht in den Arbeitsspeicher passen, indem Festplatten-basierte Datenstrukturen verwendet werden.