• Buradasın

    XGboost modeli nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    XGBoost (eXtreme Gradient Boosting), gradient boosting algoritmalarının gelişmiş bir uygulamasıdır 12. Makine öğrenimi yarışmalarında performans ve verimlilik açısından öne çıkan bir modeldir 12.
    Özellikleri:
    • Düzenlileştirme: Overfitting'i önlemek ve genellemeyi iyileştirmek için L1 (Lasso Regresyon) ve L2 (Ridge Regresyon) düzenlileştirmesini içerir 12.
    • Eksik Değerlerin Ele Alınması: Algoritma, eğitim kaybı azaltımına dayalı olarak en iyi eksik değer imputasyonunu öğrenir 12.
    • Ağaç Budama: Ağaçları geriye doğru budayan bir derinlik öncelikli yöntem kullanır 1.
    • Paralel İşleme: Eğitim hızını artırmak için paralel ağaç inşası yapar 24.
    • Desteklenen Programlama Dilleri: Python, R, Java, Scala ve Julia gibi çeşitli dillerde kullanılabilir 23.
    Kullanım Alanları:
    • Kredi puanlama 1.
    • Müşteri kaybı tahmini 1.
    • Tıbbi teşhis 1.
    • Pazarlama, tedarik zinciri ve satış tahmini gibi çeşitli alanlarda ileri analizler 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. deepai.org
        1
      2. pickl.ai
        2
      3. ibm.com
        3
      4. analyticsvidhya.com
        4
      5. nvidia.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Boost ne anlama gelir?

    "Boost" kelimesi İngilizce'de çeşitli anlamlara gelir: 1. Artırmak, desteklemek: Bir şeyin miktarını veya seviyesini yükseltmek için kullanılır. 2. Teşvik etmek: Birini daha etkili veya başarılı yapmak için destek sağlamak. 3. Fiziksel yardım: Birini yukarı kaldırmak veya bir yere çıkmasına yardımcı olmak. 4. Özgüven artırmak: Argo anlamda, özgüvenini yükseltmek. 5. Motor gücünü geçici olarak artırmak: Arabanın motor gücünü artıran bir sistem olan "turbo boost" için kullanılır.
    5 kaynak

    Catboost mu daha iyi XGBoost mu?

    CatBoost ve XGBoost arasında seçim yaparken, her iki algoritmanın da belirli avantajları bulunmaktadır: CatBoost: - Categorical veriler için doğal desteğe sahiptir ve bu verileri manuel preprocessing gerektirmeden işleyebilir. - Overfitting riskini azaltan ordered boosting tekniği kullanır. - Hızlı eğitim süreci sunar, özellikle birçok categorical özellik içeren datasetlerde. XGBoost: - Yüksek esneklik sunar ve geniş bir tunable parametre yelpazesi ile derin model özelleştirmesi sağlar. - Model yorumlanabilirliği için önem puanları ve diğer araçlar sunar. - Geniş topluluk desteği ve birçok dilde entegrasyon imkanı ile endüstri standardıdır. Sonuç olarak, CatBoost categorical verilerin yoğun olduğu ve minimal tuning ile hızlı bir çözüm aranan durumlarda daha iyi bir seçenek olabilirken, XGBoost derin model tuning ve model yorumlanabilirliği gerektiğinde tercih edilebilir.
    5 kaynak

    Xgbooost ne zaman kullanılır?

    XGBoost aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Büyük ve karmaşık veri setleri: XGBoost, büyük datasets ve yüksek boyutlu özellik uzaylarını verimli bir şekilde işleyebilir. 2. Zaman serisi tahminleri: XGBoost, zaman serisi verilerindeki karmaşık ilişkileri yakalama yeteneği ile tahminlerde bulunmak için idealdir. 3. Finansal uygulamalar: Kredi riski değerlendirmesi, dolandırıcılık tespiti ve algoritmik ticaret stratejileri gibi finansal hizmetlerde yaygın olarak kullanılır. 4. Sağlık sektörü: Hastalık teşhisi, hasta tekrar yatış tahmini ve tedavi planlarının optimizasyonu gibi alanlarda kullanılır. 5. Pazarlama: Müşteri segmentasyonu, müşteri kaybı tahmini ve reklam hedefleme gibi pazarlama görevlerinde kullanılır. 6. Kaggle yarışmaları: XGBoost, yüksek doğruluk ve verimlilik nedeniyle Kaggle gibi veri bilimi yarışmalarında sıkça tercih edilir.
    5 kaynak

    Xgboost neden bu kadar iyi?

    XGBoost'un bu kadar iyi olmasının birkaç nedeni vardır: 1. Gradient Boosting Algoritması: XGBoost, birden fazla zayıf öğreniciyi (karar ağacı) birleştirerek güçlü bir öngörücü model oluşturur. Bu, modelin karmaşık desenleri ve ilişkileri yakalamasını sağlar. 2. Eksik Değerlerin Yönetimi: XGBoost, sayısal, kategorik ve eksik verileri işleyebilir ve eksik değerleri otomatik olarak ele alır. 3. Hyperparametre Ayarı: Modelin performansını optimize etmek için geniş bir hyperparametre yelpazesi sunar. Bu parametreler, ağaç sayısı, öğrenme hızı ve maksimum ağaç derinliği gibi çeşitli yönleri kontrol eder. 4. Düzenlileştirme: Overfitting'i önlemek için L1 ve L2 düzenlileştirme tekniklerini kullanır. 5. Paralel İşleme: Büyük datasets'leri verimli bir şekilde işlemek için paralel işleme ve dağıtılmış hesaplama desteği sunar. 6. Başarı Geçmişi: Finans, sağlık, e-ticaret gibi çeşitli alanlarda geniş çapta uygulanmış ve birçok Kaggle yarışmasında başarılı olmuştur.
    5 kaynak