Gradient Boosting

Gradient Boosting, özellikle tablo şeklindeki veri setlerinde güçlüdür ve büyük ve karmaşık verilerle çalışırken tahmin hızının ve doğruluğunun yüksekliğiyle bilinir. Bu teknik, veri bilimi yarışmalarında ve iş amaçlı makine öğrenimi çözümlerinde tercih edilir ve sürekli olarak en iyi sonuçları sunar.

Gradient Boosting Nasıl Çalışır?

Gradient Boosting, modelleri ardışık olarak inşa ederek çalışır. Her yeni model, kendisinden önceki modelin yaptığı hataları düzeltmeye çalışır ve böylece topluluğun genel performansını artırır. İşte sürecin bir özeti:

1. Başlatma: Genellikle regresyon görevlerinde hedef değerlerin ortalaması ile ilk tahmin yapılır.
2. Kalıntıları Hesaplama: Gerçek ve tahmin edilen değerler arasındaki farklar (kalıntılar) hesaplanır.
3. Zayıf Öğreniciler Oluşturma: Yeni bir model (genellikle karar ağacı) kalıntılar üzerinde eğitilir. Bu model, önceki topluluğun kalıntılarını tahmin etmeye çalışır.
4. Topluluğu Güncelleme: Yeni modelin tahminleri, aşırı öğrenmeyi önlemek için bir öğrenme oranı ile ölçeklendirilerek topluluğa eklenir.
5. Yineleme: Belirlenen sayıda yineleme veya model performansı iyileşmeyi bırakana kadar 2-4. adımlar tekrarlanır.
6. Son Tahmin: Nihai modelin tahmini, topluluktaki tüm bireysel modellerin tahminlerinin toplamıdır.

Gradient Boosting’deki Temel Kavramlar

• Topluluk Öğrenimi: Birden fazla modeli birleştirerek güçlü bir model oluşturma.
• Zayıf Öğreniciler: Rastgele tahminlerden biraz daha iyi performans gösteren basit modeller (örneğin karar ağaçları).
• Öğrenme Oranı: Her yeni modelin katkısını ölçeklendiren bir parametre. Daha küçük değerler, modelin sağlamlığını artırabilir fakat daha fazla yineleme gerektirir.
• Kalıntılar: Mevcut topluluğun yaptığı hatalardır ve bir sonraki modelin hedefi olarak kullanılırlar.

Gradient Boosting Algoritmaları

1. AdaBoost: Yanlış sınıflandırılmış örneklerin ağırlıklarını ayarlayarak modelin zor vakalara odaklanmasını sağlar.
2. XGBoost: Paralel işleme ve düzenlileştirme kullanarak hız ve performansı artıran optimize bir Gradient Boosting sürümüdür.
3. LightGBM: Düşük bellek kullanımı ile büyük veri setleri için tasarlanmış hızlı, dağıtık, yüksek performanslı bir uygulamadır.

Bu algoritmalar, Gradient Boosting’in temel ilkelerini uygular ve farklı veri tipleri ile görevleri verimli bir şekilde ele alacak şekilde yeteneklerini genişletir.

Kullanım Alanları

Gradient Boosting çok yönlüdür ve birçok alanda uygulanabilir:

• Finansal Hizmetler: Geçmiş finansal verileri analiz ederek risk modellemesi, dolandırıcılık tespiti ve kredi skorlama için kullanılır.
• Sağlık: Hasta sonuçlarını tahmin ederek ve risk seviyelerini sınıflandırarak klinik karar desteği sağlar.
• Pazarlama ve Satış: Müşteri davranış verilerini analiz ederek müşteri segmentasyonu ve terk tahmini süreçlerini iyileştirir.
• Doğal Dil İşleme: Büyük hacimli metin verilerini işleyerek duygu analizi ve metin sınıflandırma görevlerinde kullanılır.

Gradient Boosting ile İlgili Makine Öğrenimi Kavramları

• Gradient Descent (Gradyan İnişi): Kayıp fonksiyonunu minimize etmek için en dik iniş yönünde iteratif olarak ilerleyen bir optimizasyon algoritmasıdır.
• Karar Ağaçları: Gradient Boosting’de yaygın olarak kullanılan, kolayca yorumlanabilen basit zayıf öğrenicilerdir.
• Model Performansı: Sınıflandırma için doğruluk, regresyon için ortalama karesel hata gibi metriklerle değerlendirilir.
• Hiperparametre Ayarı: Model performansını optimize etmek için ağaç sayısı, öğrenme oranı ve ağaç derinliği gibi parametrelerin ayarlanmasını içerir.

Diğer Tekniklerle Karşılaştırma

• Boosting ve Bagging: Boosting, önceki modellerin hatalarını ardışık olarak düzeltmeye odaklanırken, bagging modelleri paralel olarak oluşturur ve tahminlerini toplar.
• Gradient Boosting ve Random Forest: Gradient Boosting, topluluğu kalıntılara odaklanarak oluştururken, Random Forest bağımsız olarak eğitilmiş ağaçların tahminlerini ortalar.

Yapay Zekâ ve Otomasyonda Gradient Boosting

Yapay zekâ, otomasyon ve sohbet robotları bağlamında, Gradient Boosting tahmine dayalı analizlerde karar destek süreçlerini geliştirmek için kullanılabilir. Örneğin, sohbet robotları, Gradient Boosting modelleriyle geçmiş etkileşimlerden öğrenerek kullanıcı sorgularını daha iyi anlayabilir ve yanıt doğruluğunu artırabilir.

Örnekler ve Kodlar

İşte Gradient Boosting’in pratikte nasıl kullanıldığını gösteren iki örnek:

Sınıflandırma Örneği

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

# Veri setini yükle
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)

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

# Tahmin ve değerlendirme
pred_y = gbc.predict(test_X)
accuracy = accuracy_score(test_y, pred_y)
print(f"Gradient Boosting Sınıflandırıcı doğruluğu: {accuracy:.2f}")

Regresyon Örneği

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

# Veri setini yükle
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)

# Gradient Boosting Regresör Eğit
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)

# Tahmin ve değerlendirme
pred_y = gbr.predict(test_X)
rmse = mean_squared_error(test_y, pred_y, squared=False)
print(f"Kök Ortalama Kare Hata: {rmse:.2f}")

Gradient Boosting: Kapsamlı Bir Bakış

Gradient Boosting, sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan güçlü bir makine öğrenimi tekniğidir. Genellikle karar ağaçları kullanılarak modelleri ardışık olarak inşa eden, bir topluluk yöntemidir ve bir kayıp fonksiyonunu optimize etmeye çalışır. Aşağıda, Gradient Boosting’in çeşitli yönlerini ele alan bazı dikkat çekici bilimsel makaleleri bulabilirsiniz:

1. Gradient Boosting Machine: A Survey
   Yazarlar: Zhiyuan He, Danchen Lin, Thomas Lau, Mike Wu
   Bu derleme, farklı tipteki gradient boosting algoritmalarına kapsamlı bir genel bakış sunar. Bu algoritmaların matematiksel çerçevelerini, amaç fonksiyonu optimizasyonu, kayıp fonksiyonu tahminleri ve model inşasını detaylandırır. Ayrıca boosting’in sıralama problemlerindeki uygulamalarını tartışır. Bu makale, okuyuculara gradient boosting’in teorik temelleri ve pratik uygulamaları hakkında bilgi sağlar.
   Daha fazla oku

2. A Fast Sampling Gradient Tree Boosting Framework
   Yazarlar: Daniel Chao Zhou, Zhongming Jin, Tong Zhang
   Bu araştırma, hızlı örnekleme teknikleri kullanarak gradient ağaç boosting için hızlandırılmış bir çerçeve sunar. Yazarlar, gradient boosting’in hesaplama açısından pahalı olmasını, önem örneklemesiyle stokastik varyansı azaltarak ele alır. Ayrıca, Newton adımında diyagonal yaklaşımı iyileştirmek için bir düzenleyici eklerler. Makale, önerilen çerçevenin performanstan ödün vermeden önemli ölçüde hızlanma sağladığını göstermektedir.
   Daha fazla oku

3. Accelerated Gradient Boosting
   Yazarlar: Gérard Biau, Benoît Cadre, Laurent Rouvìère
   Bu makale, geleneksel gradient boosting’i Nesterov’un hızlandırılmış inişiyle birleştiren Accelerated Gradient Boosting (AGB)‘yi tanıtmaktadır. Yazarlar, AGB’nin çeşitli tahmin problemlerinde olağanüstü iyi performans gösterdiğini gösteren kapsamlı sayısal kanıtlar sunar. AGB, küçültme parametresine karşı daha az hassas olması ve daha seyrek kestiriciler üretmesiyle öne çıkarak gradient boosting modellerinin verimliliğini ve performansını artırır.
   Daha fazla oku