El aumento de gradiente es una técnica popular entre los científicos de datos debido a su exactitud y velocidad, particularmente los datos complejos y de gran tamaño.

¿Qué es el aumento

Debes entender los fundamentos de la estimulación antes de aprender sobre la estimulación de gradientes. Es un método para transformar a los estudiantes débiles en fuertes. En el panorama de la mejora, cada árbol encaja en la versión modificada del primer conjunto de datos. Puedes explicar el algoritmo de aumento de gradiente estableciendo el algoritmo Ada Boost. Comienza entrenando árboles de decisión. Cada observación durante este procedimiento tiene un peso igual asignado.
Después de analizar el primer árbol, los científicos de datos aumentan el peso de cada observación que les resulta complicado clasificar. Por otro lado, disminuyen los pesos de aquellas en las que la clasificación no es un problema. Por lo tanto, notarán que el segundo árbol crece en los datos ponderados. La idea original de esto es mejorar las predicciones del primer árbol.

Así que el nuevo modelo que usaremos es el árbol uno más el árbol dos. Luego calcularemos los errores de clasificación del nuevo modelo de conjunto y desarrollaremos un tercer árbol para predecir los residuos modificados. Repetiremos este procedimiento para una cantidad particular de iteraciones. Los árboles siguientes nos ayudarán a determinar cada observación en la que los árboles anteriores fallaron o mostraron errores.

Por lo tanto, las predicciones del último modelo de conjunto serán las predicciones ponderadas globales proporcionadas por los modelos de árboles anteriores. La potenciación del gradiente proporciona entrenamiento a varios modelos de manera secuencial, aditiva y gradual. La principal diferencia entre los algoritmos de aumento de gradiente y de aumento de Ada es la forma en que determinan las deficiencias de los estudiantes débiles.

El modelo de aumento del Ada determina los defectos utilizando puntos de datos ponderados. Notará algunas similitudes en el aumento de gradiente, ya que funciona aprovechando los gradientes en las funciones de pérdida. Para los que no lo sepan, la función de pérdida indica la calidad de los coeficientes de un modelo y si se ajusta a los datos fundamentales.

Una comprensión razonable de esta función depende de varios factores como lo que se desea optimizar. Por ejemplo, si se utiliza la regresión para pronosticar los precios de venta, la función de pérdida se basaría en los errores entre los precios pronosticados y los auténticos.

Del mismo modo, si la clasificación de los incumplimientos de crédito es su objetivo principal, la función de pérdida se convertiría en una medida para clasificar los préstamos desfavorables. Una motivación importante para utilizar el aumento de gradiente es su capacidad para optimizar varias funciones de costo especificadas por los usuarios. Es enormemente mejor que las funciones de pérdida ya que normalmente proporciona menos control y no se combina con las aplicaciones en el mundo real.

Impulso y conjunto

Adaptar individualmente los modelos de aprendizaje de las máquinas a los datos es notablemente simple. Incluso puedes mezclarlos en un conjunto. El término “conjunto” se refiere a una combinación de modelos individuales creando un modelo más fuerte y poderoso.

La mayoría de los científicos de datos recurren a la estimulación del aprendizaje de máquinas para crear conjuntos. Comienza ajustando un modelo primario como la regresión lineal o de árbol con los datos. Posteriormente, un segundo modelo se centra en proporcionar predicciones precisas para los casos con modelos de bajo rendimiento. La combinación de estos modelos es a menudo mejor que un modelo singular. Hay que repetir el proceso de potenciación varias veces. Cada modelo sucesivo trata de corregir las fallas del conjunto combinado de modelos anteriores.

Entendiendo el Refuerzo de Gradiente

El impulso de gradiente es un tipo de impulso de aprendizaje de máquina. Se basa en la predicción de que el siguiente modelo reducirá los errores de predicción cuando se mezcle con los anteriores. La idea principal es establecer resultados objetivos para este próximo modelo para minimizar los errores.

Entonces, ¿cómo se calculan los objetivos? El resultado de cada caso depende de la cantidad de cambios provocados por la predicción y sus efectos en el error de predicción.

• Si la predicción tiene un pequeño cambio y causa una caída significativa del error, entonces el resultado objetivo esperado del caso tendrá un alto valor. Las predicciones proporcionadas por los nuevos modelos podrían reducir los errores siempre y cuando estén cerca de sus objetivos.
• Si no hay cambios de error causados por un pequeño cambio en la predicción, entonces el próximo resultado del caso será cero. No se puede minimizar el error cambiando la predicción.

El término aumento del gradiente surgió porque los resultados objetivo de cada caso se basan en el error del gradiente con respecto a las predicciones. Cada modelo reduce los errores de predicción dando un paso en la dirección correcta.

¿Cómo es útil el aumento de gradiente?

Como ya se ha dicho, el aumento de gradiente es una técnica muy popular para crear modelos de predicción. Se puede aplicar a numerosas funciones relacionadas con el riesgo y mejorar la precisión de la predicción del modelo. El aumento de gradiente también ayuda a resolver varios problemas de multicolinealidad donde hay altas correlaciones entre las variables de predicción.

Te sorprendería ver la cantidad de éxito resultante de las máquinas de aumento de gradiente. Numerosas aplicaciones de aprendizaje de máquinas lo han estado utilizando.

¿Qué necesita el algoritmo de aumento de gradiente para funcionar

Aquí está una lista de los componentes esenciales requeridos por los Algoritmos de Potenciación de Gradiente:

Modelo de aditivos

Tratamos de minimizar las pérdidas implementando más árboles de decisión. También podemos disminuir las tasas de error minimizando los parámetros. En casos como éste, creamos el modelo para asegurarnos de que no haya cambios en el árbol existente a pesar de la adición de otro.

Aprendizaje débil

Los estudiantes débiles son una parte esencial del aumento del gradiente para hacer predicciones. Utilizamos árboles de regresión para extraer valores auténticos. Es esencial desarrollar árboles con avidez para llegar al punto de ruptura más favorable. Es una razón significativa por la que el modelo se sobrepone en gran medida al conjunto de datos específicos.

Función de pérdida

Debemos optimizar las funciones de pérdida para reducir los errores relacionados con la predicción. A diferencia de Ada Boost, el resultado erróneo no recibe un aumento de peso en la elevación del gradiente. En su lugar, minimiza la función de pérdida de los alumnos débiles obteniendo promedios de rendimiento.

Pensamientos finales

Gradient Boosting demuestra que es posiblemente la técnica más potente para crear modelos predictivos en regresión y clasificaciones. También puede utilizar varios métodos de regularización o restricción para mejorar el ajuste de combate y el rendimiento del algoritmo. Los programadores también pueden aprovechar la contracción, el muestreo aleatorio, las restricciones de los árboles y el aprendizaje penalizado para combatir el sobreajuste. El aumento de gradiente ha sido fundamental para resolver numerosos retos de aprendizaje de la máquina en la vida real.