ブースティングは、機械学習アンサンブルの分散とバイアスを減らすのに役立つアルゴリズムです。アルゴリズムアルゴリズム（アルゴ）アルゴリズム（アルゴ）は、タスクを実行するために導入される一連の命令です。アルゴリズムは、取引を自動化して、人間のトレーダーには不可能な頻度で利益を生み出すために導入され、弱い学習者を強い学習者に変換するのに役立ちますN個の学習者を組み合わせることによって。
出典：Sirakorn [CC BY-SA]
ブーストは、学習アルゴリズムのモデル予測を改善することもできます。弱い学習者は前任者によって順番に修正され、その過程で強い学習者に変換されます。
ブーストの形態
ブースティングには、次のようないくつかの形式があります。
1.アダプティブブースティング（Adaboost）
Adaboostは、複数の弱い学習者を組み合わせて1つの強い学習者を形成することを目的としています。Adaboostは、弱い学習者に集中します。これは、多くの場合、分割が1つしかない決定木であり、一般に決定切り株と呼ばれます。Adaboostの最初の決定の切り株には、均等に重み付けされた観測値が含まれています。
以前のエラーが修正され、誤って分類された観測値には、分類にエラーがなかった他の観測値よりも多くの重みが割り当てられます。Adaboostのアルゴリズムは、回帰および分類手順で広く使用されています。以前のモデルで気付いたエラーは、正確な予測が行われるまで重み付けで調整されます。
2.勾配ブースティング
勾配ブースティングは、他のアンサンブル機械学習手順と同様に、予測子をアンサンブルに順次追加し、手順の最後に正確な予測子に到達するように先行する予測子を修正するシーケンスに従います。Adaboostは、すべての反復で誤った観測値ごとに重みを調整することで以前のエラーを修正しますが、勾配ブースティングは、前の予測子によってコミットされた残余エラーに新しい予測子を適合させることを目的としています。
勾配ブースティングは、勾配降下法を利用して、以前に使用された学習者の予測における課題を特定します。前のエラーが強調表示され、1人の弱い学習者を次の学習者に結合することにより、エラーは時間の経過とともに大幅に減少します。
3. XGBoost（極端な勾配ブースティング）
XGBoostimgは、強化された勾配、強化されたパフォーマンス、および速度を備えた決定木を実装します。シーケンスに従わなければならないモデルトレーニングのため、勾配ブーストマシンの実装は比較的遅いです。したがって、スケーラビリティが不足しています。スケーラビリティスケーラビリティは、財務戦略とビジネス戦略の両方のコンテキストに該当する可能性があります。どちらの場合も、それはエンティティの遅さによる圧力に耐える能力を表しています。
XGBoostは、モデルのパフォーマンスと計算速度に依存しています。並列化、分散コンピューティング、キャッシュ最適化、アウトオブコアコンピューティングなどのさまざまな利点があります。
XGBoostは、トレーニング中にCPUコアを使用することにより、ツリー構築の並列化を提供します。また、マシンクラスターを使用して大規模なモデルをトレーニングするときにコンピューティングを分散します。アウトオブコアコンピューティングは、コンベンショナルメモリサイズに収まらない大きなデータセットに利用されます。キャッシュの最適化は、利用可能なハードウェアの使用を最適化するためのアルゴリズムとデータ構造にも利用されます。
ブーストの長所と短所
アンサンブルモデルとして、ブースティングには読みやすく解釈しやすいアルゴリズムが付属しており、予測の解釈を扱いやすくしています。予測機能は、バギング（ブートストラップ集約）などのクローン手法を使用することで効率的です。アンサンブル機械学習は、主にバギングとブースティングに分類できます。バギング手法は、回帰と統計またはランダムフォレスト、および決定木の両方に役立ちます。ブースティングは、過剰適合を簡単に抑える弾力性のある方法です。
ブースティングの欠点の1つは、すべての分類子が前任者のエラーを修正する必要があるため、外れ値に敏感であるということです。したがって、この方法は外れ値に依存しすぎています。もう1つの欠点は、この方法をスケールアップすることがほとんど不可能なことです。これは、すべての推定量が以前の予測量に基づいて正確であるため、手順の合理化が困難になるためです。
オプションツリーとは何ですか？
オプションツリーは、決定木の代わりになります。これらは、単一の構造を導出しながら、アンサンブル分類子を表します。オプションツリーとデシジョンツリーの違いは、前者にはオプションノードとデシジョンノードの両方が含まれ、後者にはデシジョンノードのみが含まれることです。
インスタンスを分類するには、ツリー全体でインスタンスをフィルタリングする必要があります。ブランチの1つを選択するには決定ノードが必要ですが、ブランチのグループ全体を選択するにはオプションノードが必要です。これは、オプションノードを使用すると、予測を行うために1つの分類に組み合わせる必要がある複数の葉で終わることを意味します。したがって、プロセスでは投票が必要です。多数決は、ノードがそのプロセスの予測として選択されたことを意味します。
上記のプロセスは、オプションノードが明確な勝者を見つけることができない場合に投票を失うことになるため、オプションノードに2つのオプションを含めるべきではないことを明確にしています。もう1つの可能性は、ベイズアプローチや非加重平均法などのアプローチに従って、さまざまなパスから確率推定値の平均をとることです。
オプションツリーは、既存の決定木学習者を変更したり、複数の分割が相関するオプションノードを作成したりすることで開発することもできます。許容範囲内のすべての決定木は、オプションツリーに変換できます。
その他のリソース
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