Gradient Boosting
Gradient Boosting is een ensemble leermethode die sequentieel zwakke voorspellende modellen combineert, meestal beslissingbomen, om een krachtige predictief model te creëren.
Gradient Boosting
Gradient Boosting is een geavanceerde machine learning-techniek die gebruik maakt van een ensemble van simpelere modellen, zoals beslissingbomen, om fouten van eerdere modellen te corrigeren. Het model traint iteratief en voegt nieuwe modellen toe die de resterende fouten proberen te minimaliseren. Hierdoor ontstaat een sterk voorspellend vermogen, zelfs met complexe datasets.
Een voorbeeld van Gradient Boosting
Deze techniek is populair in datamining competities, zoals die op Kaggle, en wordt vaak toegepast in situaties waarin nauwkeurigheid essentieel is, bijvoorbeeld bij kredietbeoordeling en classificatie van klantgedrag.
Extra informatie over Gradient Boosting:
- Gradient Boosting optimaliseert de trainingsfunctie door het minimaliseren van de foutstap voor elke nieuwe toevoeging.
- Gradient Boosting is bijzonder nuttig voor het omgaan met niet-lineaire relaties zonder complexe functie-engineering.
- Een bekend framework voor implementatie van Gradient Boosting is XGBoost, dat heeft bijgedragen aan de populariteit van deze methode.
Toffe artikelen die we vonden over Gradient Boosting