XGBoost — популярный алгоритм машинного обучения, который используется как для задач регрессии, так и для задач классификации. Он работает путем объединения нескольких деревьев решений для создания надежной модели ансамбля, которая может делать точные прогнозы.
Алгоритм сначала создает единое дерево решений и использует его для прогнозирования обучающих данных. Затем он вычисляет ошибки или остатки этих прогнозов и создает новое дерево решений, ориентированное на прогнозирование этих ошибок. Этот процесс повторяется в течение определенного количества итераций, при этом каждое новое дерево решений пытается исправить ошибки предыдущих.
Чтобы предотвратить переобучение, XGBoost добавляет в алгоритм регуляризацию. Это включает регуляризацию как L1, так и L2, а также метод обрезки деревьев решений.
В процессе обучения XGBoost также использует технику, называемую повышением градиента. Это включает в себя вычисление градиента функции потерь по отношению к прогнозам модели и использование этого градиента для обновления параметров модели.
После обучения ансамблевой модели ее можно использовать для прогнозирования новых данных путем передачи данных через каждое из деревьев решений и объединения их выходных данных.
В целом, XGBoost — это мощный алгоритм машинного обучения, который использует комбинацию деревьев решений, регуляризации и повышения градиента для создания надежной модели ансамбля, которая может делать точные прогнозы как для задач регрессии, так и для задач классификации.
