Gradient Boosting ist ein ensemble-basiertes Machine Learning-Verfahren, das verwendet wird, um Probleme der Klassifikation und Regression zu lösen. Es basiert auf dem Konzept des sequentiellen Zusammenfügens von Modellen, um die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen. Im Gegensatz zu Random Forests, bei denen die Modelle parallel erstellt werden, erfolgt bei Gradient Boosting die Erstellung der Modelle hintereinander.
Der Prozess beginnt damit, dass ein einfaches Modell (in der Regel ein Entscheidungsbaum) auf den Trainingsdaten erstellt wird. Das Modell wird dann verwendet, um Vorhersagen auf den Trainingsdaten zu treffen. Die Vorhersagen werden mit den tatsächlichen Werten verglichen und die Fehler werden berechnet. Ein weiteres Modell wird dann erstellt, um die Fehler des vorherigen Modells zu korrigieren. Dieser Prozess wiederholt sich, wobei jedes Modell die Fehler des vorherigen Modells korrigiert und so die Vorhersagegenauigkeit insgesamt erhöht.
Der Gradient Boosting-Algorithmus verwendet die Idee des Gradientenverfahrens, um die Schwere der Fehler zu bestimmen und sie zu minimieren. Die Fehler werden in Form von Gradienten bewertet und das nächste Modell wird verwendet, um den Gradienten in die entgegengesetzte Richtung zu “boosten” (dh zu minimieren).
Einer der Vorteile von Gradient Boosting ist seine Fähigkeit, tiefe und komplexe Modelle zu erstellen, die in der Lage sind, sehr kleine Unterschiede in den Daten zu erkennen. Es hat auch gezeigt, dass es in vielen Anwendungen eine bessere Leistung als Random Forest oder andere Methoden bietet.
Es gibt viele verschiedene Implementierungen von Gradient Boosting, von denen einige der bekanntesten XGBoost und LightGBM sind. Es gibt sowohl für Python als auch R, die es Data Scientists ermöglichen, Gradient Boosting-Modelle zu erstellen und zu analysieren.
Allerdings hat Gradient Boosting auch einige Nachteile. Einer davon ist, dass es mehr Rechenzeit und Speicher erfordert als einige andere Methoden, da jedes Modell in der Sequenz erstellt werden muss. Es kann auch schwierig sein, die richtigen Parameter zu wählen, um das Modell zu optimieren.