整合方法和梯度提升
集成方法結合了許多簡單的模型，因此該組可以比任何單一模型做出更好的預測。
概述
Gradient boosting is the most powerful of these — it builds trees one at a time, each correcting the errors of the last, and dominates real-world tabular machine learning.
深入探討
整合基於一個簡單的想法：許多弱學習器結合起來可以形成一個強學習器。兩個家庭主導。 Bagging（例如隨機森林）在隨機樣本上並行訓練許多樹木並對它們進行平均，這主要減少變異數。 Boosting 依序訓練模型，每個模型都專注於前一個模型所犯的錯誤，這主要是減少偏差。梯度提升將每棵新樹建構成適合迄今為止損失函數的負梯度（殘餘誤差）的步驟。 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 等函式庫添加了正規化、巧妙的分割和速度技巧。在結構化/表格資料（詐欺偵測、定價、排名）方面，這些方法通常擊敗深度學習並贏得大多數 Kaggle 競賽。
技術洞察
在梯度增強中，您從粗略的預測開始，並重複向殘差添加一個小樹擬合——損失相對於當前預測的梯度。每棵樹的貢獻都按學習率（收縮）進行縮放，因此模型會小步改進。由於如果過度擬合，錯誤會加劇，因此正則化（樹深度限制、子採樣行和特徵、葉權重的 L1/L2 懲罰）對於防止整合記住雜訊至關重要。
戰略影響
更明確的決策
它可以幫助您將清晰的技術聲明與行銷語言分開。
成本與預算
在花費金錢或時間之前，您可以提出更好的實施問題。
團隊與工作流程
具有共同理解的團隊可以做出更好的產品、政策和學習決策。
整合方法和梯度提升的未來
梯度增強樹仍然是表格資料的預設設置，並且沒有顯示出被廢黜的跡象，即使深度學習在其他地方取得了進展。預計速度和 GPU 加速將持續提升，對分類資料和缺失資料進行更好的本機處理，並與自動化機器學習 (AutoML) 管道進行更緊密的整合。將 boosting 與神經網路結合以及更快、更容易解釋的變體的研究正在進行中。對於從業人員來說，提升庫將仍然是解決電子表格問題的可靠、高精度的首選。
現實世界的實施
銀行和支付處理商使用 XGBoost 根據金額、位置和時間等表格特徵來標記詐欺交易。
搜尋引擎和線上商店使用梯度提升的「學習排名」模型對結果進行排名。
保險和貸款公司根據結構化客戶資料預測風險並設定價格。
Kaggle 參賽者透過將 LightGBM 和 CatBoost 模型堆疊在一起贏得了表格數據競賽。
風險與防護欄
不同的團隊可能會以不同的方式使用相同術語，因此請儘早定義範圍。
基準測試可能看起來很強大，但實際效能卻參差不齊。
忽視數據品質和評估計劃通常會產生脆弱的結果。
實施路線圖
從您需要的結果的簡單語言定義開始。
在測試之前選擇一種成功指標和一種失敗條件。
使用代表性資料運行小型試點，而不是完善的演示集。
記錄整合方法和梯度提昇在哪些方面有幫助以及在哪些方面更簡單的方法更好。
不斷探索
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常見問題
What is Ensemble Methods and Gradient Boosting?
集成方法結合了許多簡單的模型，因此該組可以比任何單一模型做出更好的預測。梯度提升是其中最強大的——它一次建立一棵樹，每棵樹都會糾正上一棵樹的錯誤，並主導現實世界的表格機器學習。
整合方法背後的核心想法是什麼？
整合集合了多個模型的預測，因此它們的組合輸出比單一成員更準確、更穩健。
梯度提升與裝袋（例如隨機森林）有何不同？
Bagging 並行建立獨立模型並對它們進行平均（減少方差），而 boosting 則一個接一個地建立模型，每個模型都修復最後一個的錯誤（減少偏差）。
在梯度提升中，每棵新樹都適合近似什麼？
每棵樹都適合損失的負梯度（本質上是剩餘錯誤），因此添加它可以將預測推向正確的值。
boosting中學習率（收縮）的目的為何？
較小的學習率會縮小每棵樹的更新量，從而提高泛化能力，但代價是需要更多的樹。
梯度提升樹在哪種類型的資料上尤其占主導地位？
像 XGBoost 和 LightGBM 這樣的函式庫在表格資料上始終表現出色，並贏得了大多數 Kaggle 表格競賽。