Gradientenverstärkung

Gradient Boosting ist ein Ensemble-Lernalgorithmus, der durch die Kombination mehrerer schwacher Vorhersagemodelle (normalerweise Entscheidungsbäume) ein starkes Vorhersagemodell erstellt. Der Kern dieser Methode besteht darin, die Komplexität des Modells durch Optimierung der Verlustfunktion schrittweise zu erhöhen und dadurch die Genauigkeit der Vorhersage zu verbessern. Gradient Boosting kann zur Lösung sowohl von Regressions- als auch von Klassifizierungsproblemen verwendet werden.

Dieses Konzept wurde erstmals 1999 von Jerome H. Friedman vorgeschlagen, der die Idee des Gradientenabstiegs in den Boosting-Algorithmus einführte, um verschiedene Verlustfunktionen zu handhaben. In seinem PapierApproximation der Greedy-Funktion: eine Gradient-Boosting-Maschine„Die Prinzipien und Anwendungen des Gradient-Boosting-Algorithmus werden ausführlich erklärt.

Beim Gradient Boosting kann jede differenzierbare Verlustfunktion verwendet werden, beispielsweise der quadrierte Fehler, der absolute Fehler oder die Kreuzentropie. Dadurch ist es flexibler und allgemeiner als andere Algorithmen, die auf exponentiellen Verlustfunktionen basieren. Es kann jede Art von Basislerner verwenden, z. B. Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke oder Support Vector Machines, was die Vielfalt und Leistungsfähigkeit des Algorithmus erhöht. Durch Anpassen von Parametern wie Lernrate, Anzahl der Iterationen und Baumtiefe kann Gradient Boosting die Komplexität und den Überanpassungsgrad des Modells steuern und so die Stabilität und Steuerbarkeit des Algorithmus verbessern.

Die Gradient-Boosting-Technologie wird häufig in der Fertigung, der medizinischen Diagnostik, dem Produktdesign, der Fehlerdiagnose und der Qualitätsprüfung eingesetzt.