Gradient Boosting ist ein Machine-Learning-Verfahren, das zur Lösung von Klassifikations- und Regressionsproblemen eingesetzt wird. Es funktioniert durch das schrittweise Hinzufügen von Modellen, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Im Gegensatz zu Random Forests werden die Modelle bei Gradient Boosting nacheinander erstellt, anstatt parallel.
Der Prozess beginnt damit, dass ein einfaches Modell (normalerweise ein Entscheidungsbaum) aus den Trainingsdaten erstellt wird. Anschließend werden Vorhersagen auf den Trainingsdaten getroffen und mit den tatsächlichen Werten verglichen. Anschließend werden Vorhersagen auf den Trainingsdaten getroffen und mit den tatsächlichen Werten verglichen. Anschließend werden Vorhersagen auf den Trainingsdaten getroffen und mit den tatsächlichen Werten verglichen. Eventuelle Fehler werden berechnet und mit einem weiteren Modell korrigiert. Dieser Vorgang wiederholt sich, indem jedes Modell die Fehler des vorherigen Modells korrigiert und somit die Vorhersagegenauigkeit insgesamt verbessert.
Der Gradient Boosting-Algorithmus benutzt das Gradientenverfahren, um Fehler zu ermitteln und zu minimieren. Hierbei werden Fehler in Form von Gradienten bewertet und das nächste Modell wird genutzt, um den Gradienten in die entgegengesetzte Richtung zu “boosten” (d.h. zu minimieren).
Gradient Boosting hat den Vorteil, tiefe und komplexe Modelle zu erstellen, die in der Lage sind, sehr kleine Unterschiede in den Daten zu erkennen. Es wurde gezeigt, dass Gradient Boosting in vielen Anwendungen eine höhere Leistung als Random Forest oder andere Methoden bietet.
Es gibt verschiedene Implementierungen von Gradient Boosting, darunter XGBoost und LightGBM, die zu den bekanntesten gehören. Data Scientists können mit Python und R Gradient Boosting-Modelle erstellen und analysieren.
Allerdings hat Gradient Boosting auch Nachteile. Eine Herausforderung bei dieser Methode ist, dass sie mehr Zeit und Speicher benötigt als manche Alternativen, da jedes Modell in der Sequenz erstellt werden muss. Außerdem ist es schwierig, die passenden Parameter zur Optimierung des Modells auszuwählen.