Skip to main content

> ML_ARCHITECTURE // GRADIENT-BOOSTED-DECISION-TREES_v1.0

Gradient Boosted Decision Trees (GBDT / XGBoost / LightGBM / CatBoost)

Her ardışık ağacın kayıp fonksiyonunun sözde artıklarına (negatif gradyanlar) uyduğu sığ karar ağaçlarını sırayla inşa eden topluluk mimarisi; tablosal veriler için rakipsiz altın standarttır.

Tree Ensemblestabular
Tüm Mimarilere Dön

Mimari Özeti ve Temel Özellikler

Her ardışık ağacın kayıp fonksiyonunun sözde artıklarına (negatif gradyanlar) uyduğu sığ karar ağaçlarını sırayla inşa eden topluluk mimarisi; tablosal veriler için rakipsiz altın standarttır.

Uygulayıcı Kütüphaneler

XGBoostDMLC (Distributed Machine Learning Community) · v2.1.1
İncele
LightGBMMicrosoft · v4.5.0
İncele
CatBoostYandex / Open Source · v1.2.25
İncele
scikit-learnscikit-learn Consortium / Inria · v1.5.2
İncele

Temel Literatür (Seminal Papers)

Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting MachineJerome H. Friedman (2001) · The Annals of Statistics
Mimari Kısıtlar ve Sınırlamalar
  • Verimli yürütme için uyumlu derin öğrenme çerçevesi ve donanım hızlandırıcısı gerektirir.