Machine Learning mit R und caret: GBM optimieren (Gradient Boosting Machine) | Statistik Dresden (2023)

Das Maschinelle Lernen vereinigt Methoden aus unterschiedlichen Fachbereichen. Während Ansätze der klassischen Statistik eher auf Hypothesentests ausgelegt sind, steht beim Data Mining oft die Ableitung von praxisrelevanten Erkenntnissen aus vorhandenen Daten im Vordergrund, und das Machine Learning zielt auf die Anwendung der „trainierten“ Modelle auf zuvor nicht gesehene Daten – sprich Vorhersagen. Bei den jeweils eingesetzten Methoden gibt es jedoch erhebliche Schnittmengen.

Video: GBM optimieren

In diesem Beitrag geht es darum, Preise von Eigenheimen anhand von Charakteristika von Stadtteilen vorherzusagen. Der Datensatz heißt Boston und ist im R-Paket MASS enthalten, das zur Standardinstallation (Base R) gehört. Er kann folgendermaßen aktiviert werden:

library(MASS) # Paket laden data(Boston) # Daten ladenstr(Boston) # Struktur des Datensatzes betrachten

Die Daten: Preise von Eigenheimen in Boston

Der Datensatz enthält aggregierte Daten aus 506 Stadtteilen (=506 Zeilen / Fälle) von 14 Variablen: dem Median-Wohnungspreis und 13 möglichen Prädiktoren.

Machine Learning mit R und caret: GBM optimieren (Gradient Boosting Machine) | Statistik Dresden (1)

Die möglichen Einflussfaktoren sind:

(Video) Machine Learning mit R und caret: GBM (Gradient Boosting Machine) vs. Random Forest

  • Kriminalitätsrate pro Kopf (crim)
  • Anteil des Wohnlandes über 25.000 sq.ft (zn)
  • Anteil der Nicht-Handels-Geschäftsfläche (indus)
  • Flusslage am Chas River (chas: 1=am Fluss, 0=nicht am Fluss)
  • Konzentration der Stickstoffoxide (Teile pro 10 Millionen, nox)
  • durchschnittliche Anzahl Zimmer pro Wohnung (rm)
  • Anteil der Eigentumswohnungen, die vor 1940 gebaut wurden (age; der Datensatz wurde 1978 veröffentlicht)
  • gewichtete Entfernung zu fünf Bostoner Beschäftigungszentren (dis)
  • Index der Zugänglichkeit zu Einfallstraßen (rad)
  • vollwertiger Immobilien-Steuersatz pro $10.000 (tax)
  • Schüler-Lehrer-Quotient (ptratio)
  • Anteil Farbiger: (black; Formel:1000(Bk – 0.63)²)
  • Bevölkerungsanteil mit niedrigem Status (lstat)

Der Einstieg: Entscheidungsbäume

Entscheidungsbäume vereinen Elemente der klassischen Statistik, des Data Mining und des maschinellen Lernens. Ausgehend vom gesamten Datensatz, werden schrittweise Untergruppen gebildet, die sich bei der Zielvariable möglichst deutlich unterscheiden. Dabei können Signifikanzkriterien zum Einsatz kommen (z. B. der Chi-Quadrat-Test) oder andere Maße wie der Komplexitäts-Parameter cp. Im Sinne des Data Mining ist die einfache Interpretierbarkeit: Die Ergebnisse von Entscheidungsbäumen können statistische Laien leicht verstehen. Hier ein rpart-Modell (rpart ist ein Algorithmus und ein R-Paket):

Im Sinne der Lesbarkeit wurde das Modell vereinfacht – weitere Verzweigungen unterhalb der zweiten Ebene wären möglich.

  • Der durchschnittliche Eigenheimpreis des gesamten Datensatzes beträgt rund 23.000 USD (Knoten 1 oben).
  • Die deutlichste Differenzierung ergibt sich nach Anzahl der Räume (Durchschnitt pro Stadtteil, rm): Unter 6,9 (20.000 USD, Verzweigung nach links) vs. mindestens 6,9 (37.000 USD, Verzweigung nach rechts).
  • Im rechten Ast wird erneut nach der Anzahl der Räume aufgeteilt. Der höchste Median-Eigenheimpreis in diesem Modell liegt im Knoten 7, unten rechts: 45.000 USD bei durchschnittlich 7,4 Räumen im Stadtteil.
  • Der geringste Median-Eigenheimpreis betrifft Stadtteile mit durchschnittlich weniger als 6,9 Räumen pro Einheit mit einem Bevölkerungsanteil mit niedrigem Status (lstat) von mindestens 14% (links unten, Knoten 3, 15.000 USD).

Der Machine Learning-Anteil besteht darin, dass es der Algorithmus dem Anwender erspart, selbst nach Verzweigungen zu suchen, d. h. verschiedene Merkmale manuell auf Unterschiede bei der Zielvariable zu testen. Desweiteren übernimmt der Algorithmus auch die Entscheidung, Trennwerte bei kontinuierlichen Merkmalen zu finden – hier: bei welchem Wert werden Untergruppen nach Anzahl der Räume oder Bevölkerungsanteil mit niedrigem Status gebildet. Dies ist eine praktische Alternative zu den früher üblichen Tabellenbänden, in denen man lange nach der „Nadel im Heuhaufen“ suchen konnte – oder, bei ungünstiger Gruppenbildung bei kontinuierlichen Merkmalen (typisch z. B. Altersgruppen), relevante Unterschiede verpasste.

Die Herausforderung: GBM vs. Random Forest

Nehmen wir an, wir nehmen an einem Machine-Learning-Wettbewerb teil. Die Aufgabe: Eine möglichst hohe Prognose-Genauigkeit mit einem Modell zu erreichen, das Eigenheimpreise auf Basis der oben genannten Merkmale von Stadtteilen vorhersagt. Nehmen wir weiter an, ein Kollege hat schon vorgelegt: Er hat ein Random-Forest-Modell aufgestellt. Random Forests basieren auf einer Menge an Entscheidungsbäumen – die finale Prognose wird aus den vielen Bäumen gemittelt. Der Trick besteht darin, unterschiedliche Bäume aufzustellen, die gegenseitig ihre Schwächen ausgleichen können. Neben den unterschiedlichen Zufallsstichproben wird das zusätzlich dadurch erreicht, dass bei jeder Verzweigung nicht alle Prädiktoren zur Auswahl stehen, sondern nur eine zufällig gewählte Teilmenge. (Klingt absurd? Das klang auch für führende Profis anfangs so, doch die Technik hat sich in vielen Anwendungen bewährt!)

Wir versuchen, mit einem GBM-Modell (Gradient Boosting Machine; das R-Paket gbmspricht von Generalized Boosted Regression Modeling, da die Grundidee auf unterschiedliche Algorithmen verallgemeinert wird) zu kontern. Ausgangspunkt sind auch hier Entscheidungsbäume. Allerdings wird hier jeder Baum auf die Residuen (Vorhersagefehler) des vorherigen Baums angesetzt, um so schrittweise die Abweichungen zwischen Modell und beobachteten Zieldaten zu minimieren. Dies geschieht, indem die schlecht modellierten Fälle stärker gewichtet werden. Im Gegensatz zum Random Forest-Modell sind die Bäume damit nicht von einander unabhängig. Das Motto des Boostings: Mache einen „schwachen Lerner“ [Entscheidungsbaum] schrittweise zu einem starken Lerner.

Kreuzvalidierung

Wie gut sind unsere Modelle geeignet, Eigenheimpreise bei neuen Daten anhand der genannten Merkmale vorherzusagen? Da uns keine neuen Daten zur Verfügung stehen, wenden wir einen Trick aus dem Machine Learning an: Wir simulieren Trainings- und Testdaten, indem wir wiederholt Zufallsstichproben aus den Daten ziehen. Ein Teil der Daten wird verwendet, um das Modell zu schätzen (Trainingsdaten), während ein anderer Teil zurückgehalten wird, um das Modell auf seine Vorhersagegenauigkeit zu testen (Testdaten). Da das Testergebnis je nach Aufteilung besser oder schlechter ausfallen kann, wird dieser Vorgang öfters wiederholt.

Machine Learning mit R und caret: GBM optimieren (Gradient Boosting Machine) | Statistik Dresden (3)

Wir verwenden hier 10-fache Kreuzvalidierung (im Bild ist der Einfachheit halber nur 5-fache Kreuzvalidierung dargestellt): Die Daten werden in 10 gleich große Blöcke aufgeteilt, jeweils ein Teil bildet den Testdatensatz, die anderen 9 Teile die Trainingsdaten. Dieser Vorgang wird 10 mal wiederholt, bis jedes Zehntel ein mal als Testdatensatz fungierte. Schließlich machen wir uns die moderne Rechenpower zunutze, indem wir diesen Vorgang insgesamt 10 mal wiederholen, mit unterschiedlichen Aufteilungen in 10 Teile. So erhalten wir recht stabile Schätzungen der Vorhersage-Genauigkeit.

Kreuzvalidierung leicht gemacht: Das caret-Paket

Wer möchte, kann die Kreuzvalidierung manuell programmieren. Einfacher ist es, das caret-Paket von Max Kuhn zu nutzen, dem Autor von Applied Predictive Modeling. Im folgenden vergleichen wir einen einzelnen Entscheidungsbaum mit dem Random Forest-Modell des Kollegen.

caret bietet eine Schnittstelle zu einer Vielzahl von Machine-Learning-Algorithmen. Wir greifen auf dietrain-Funktion zu und müssen uns nicht mit der unterschiedlichen Syntax von Machine-Learning-Methoden befassen.

trainctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 10)set.seed(2018)rpart_tree <- train(medv ~ ., data = Boston, method = "rpart", trControl = trainctrl)rf_tree <- train(medv ~ ., data = Boston, method = "rf", trControl = trainctrl)
  • Zunächst wird die Kreuzvalidierungsmethode definiert: hier 10-fache Kreuzvalidierung mit 10 Wiederholungen.
  • Der Zufallsgenerator wird auf einen festen Wert gesetzt (set.seed), um die Ergebnisse reproduzierbar zu machen – so werden bei wiederholter Ausführung die gleichen Teildatensätze für die Kreuzvalidierung gebildet.
  • Sodann wird das Modell mit einem einzelnen Entscheidungsbaum aufgestellt: rpart_tree. Im Vergleich zu einem Entscheidungsbaum ohne Kreuzvalidierung wird hier bereits Overfitting (Überanpassung) minimiert.
  • Das Random-Forest-Modell (rf_tree) wird über die gleiche Syntax erstellt – mit dem einen Unterschied, dass wir „rf“ als Methode spezifizieren.
    (Wir nehmen an, dass wir dieses Modell vom Kollegen erhalten haben – mit einem triumphierenden Blick und der Gewissheit, Random Forest sei hier nicht zu schlagen. Wir nehmen die Herausforderung dankend an.)
  • Die Schreibweise „medv ~ .“ ist die sog. Formelschreibweise, die in R häufig verwendet wird. Vor der Tilde (~) steht die abhängige Variable. Der Punkt ist die kürzeste Art, R mitzuteilen, dass alle anderen Variablen im Datensatz zur Modellierung verwendet werden sollen.

Nun wollen wir die Kreuzvalidierung durchführen und die Ergebnisse vergleichen:

resamps <- resamples(list(rpart_tree = rpart_tree, randomForest = rf_tree))summary(resamps)

Dazu greifen wir auf carets resamples-Funktion zurück und übergeben ihr einfach eine Liste mit den zu vergleichenden Modellen. Mit der summary-Funktion erhalten wir eine numerische Zusammenfassung. Als Gütekriterium verwenden wir RMSE, den root mean squared error (Wurzel des quadrierten Vorhersagefehlers). Durch die Quadrierung ist sichergestellt, dass sich positive und negative Vorhersagefehler nicht aufheben. RMSE hat den Charme, in Einheiten der abhängigen Variable interpretierbar zu sein:

  • Der einzelne Entscheidungsbaum kommt auf einen durchschnittlichen RMSE (Durchschnitt über die 10 Wiederholungen von 10 Kreuzvalidierungen, also 100 Evaluierungsdurchgängen) von 5,68. Das entspricht einem durchschnittlichen Fehler von 5.680 US-Dollar (eine Einheit entspricht 1.000 USD).
  • Das Random-Forest-Modell ist mit 3.09 deutlich genauer, d. h. es weicht mit den modellierten Werten durchschnittlich nur um 3.090 US-Dollar von den tatsächlich beobachteten Werten ab.

GBM vs. Random Forest

Wie schlägt sich unser Gradient Boosting Machine-Modell im Vergleich?

set.seed(2018)gbm_tree_auto <- train(medv ~ ., data = Boston, method = "gbm", distribution = "gaussian", trControl = trainctrl, verbose = FALSE)gbm_tree_auto

Wir verwenden die gleiche Kreuzvalidierungsmethode wie oben, die im Objekt trainctrl gespeichert ist (10fach mit 10 Wiederholungen). Es folgt wieder ein Zugriff auf die train-Funktion, diesmal mit der Methode „gbm“. verbose = FALSE unterdrückt eine sehr umfangreiche Ausgabe von Ergebnissen. Wir geben die Gauss-Verteilung an, da es sich um ein metrisches Merkmal handelt.

caret stellt nicht nur ein Gradient Boosting-Machine-Modell auf, sondern optimiert automatisch anhand der Kreuzvalidierungsergebnisse einige Modellparameter.

Enttäuschend: Das gbm-Modell schlägt zwar erwartungsgemäß den einzelnen Entscheidungsbaum sehr deutlich, bleibt mit einem RMSE von 3,20 jedoch hinter dem Random-Forest-Modell zurück.

GBM und caret: Modell-Optimierung

So schnell wollen wir uns jedoch dem triumphierenden Kollegen nicht geschlagen geben. Was können wir tun? Lesen wir die Ausgabe zu unserem gbm_tree_auto-Modell von oben genauer, so sehen wir, dass caret vier Modellparameter festgelegt hat. Diese Parameter können wir auch über modelLookup(„gbm“) abrufen:

  • n.trees: Die Anzahl der Entscheidungsbäume. Caret prüfte 50, 100 und 150 und entschied sich für 150.
  • interaction.depth: Die „Tiefe“ der Bäume, d. h. die Anzahl der Ebenen. (Der Beispiel-Baum ganz oben enthält zwei Verzweigungsebenen.) Caret prüfte 1, 2 und 3 und entschied sich für 3.
  • shrinkage: Die „Lerngeschwindigkeit“ – betrifft die Gewichtung schlecht vorhergesagter Fälle für den nachfolgenden Baum. Caret fixierte diesen Parameter auf 0,1.
  • n.minobsinnode: Die Mindestzahl an Beobachtungen (Fällen) pro Knoten, d. h. die Mindestgröße der Knoten. Caret fixierte diesen Wert auf 10.

Die Kreuzvalidierung ist sehr rechenaufwändig. Caret trifft daher intelligente Vorannahmen über die Modellparameter. Es ist jedoch nicht garantiert, dass diese zum bestmöglichen Modell führen. Wir können versuchen, andere Werte für die Modellparameter vorzugeben und hoffen, dadurch das Modell zu verbessern. Praktisch: Wir müssen nicht einzeln jede Kombination prüfen, die wir für sinnvoll halten, sondern können ein ganzes Raster an Kombinationen vorgeben, die caret systematisch abarbeitet und per Kreuzvalidierung bewertet. Zum Beispiel so:

myGrid <- expand.grid(n.trees = c(150, 175, 200, 225), interaction.depth = c(5, 6, 7, 8, 9), shrinkage = c(0.075, 0.1, 0.125, 0.15, 0.2), n.minobsinnode = c(7, 10, 12, 15))set.seed(2018)gbm_tree_tune <- train(medv ~ ., data = Boston, method = "gbm", distribution = "gaussian", trControl = treectrl, verbose = FALSE, tuneGrid = myGrid)gbm_tree_tune
  • Wir legen ein Raster (grid) fest. Die Base-R-Funktion expand.grid bildet eine Matrix mit allen Kombinationen der vier Parameter.
  • Dieses Raster übergeben wir mittels des tuneGrid-Parameters der train-Funktion.
  • Nun brauchen wir etwas Geduld … bis das Ergebnis kommt:
    • n.trees = 200 (statt zuvor 150)
    • interaction.depth = 9 (statt zuvor 3)
    • shrinkage = 0.1 (wie oben)
    • n.minobsinnode = 7 (statt zuvor 10)

Mit diesen Parametern gehen wir nun erneut in den Wettbewerb – wie fällt der Vergleich mit dem Random-Forest-Modell jetzt aus?

myGrid <- gbm_tree_tune$bestTuneset.seed(2018)gbm_tree <- train(medv ~ ., data = Boston, method = "gbm", trControl = trainctrl, tuneGrid = myGrid, verbose = FALSE)gbm_treeresamps <- resamples(list(rpart_tree = rpart_tree, randomForest = rf_tree, gbm_tree_auto = gbm_tree_auto,gbm_tree_user = gbm_tree))summary(resamps)
  • Oben haben wir ein tuning ausgeführt, das Objekt gbm_tree_tune steht uns nun zur Verfügung. Auf die Parameter des optimierten Modells können wir mittels gbm_tree_tune$bestTune zugreifen und diese als Raster festlegen. Im Folgenden wird dann nur dieses eine Modell für den Modellvergleich verwendet. In der Ausgabe (gbm_tree) finden wir die optimierten Modellparameter wieder.
  • Wie oben vergleichen wir mittels resamples die Modelle.
  • Ergebnis: Diesmal gewinnen wir – mit einem durchschnittlichen RMSE von 3.088 ist unser GBM-Modell minimal besser als das Random-Forest-Modell (RMSE = 3.091).

Grafisch:

dotplot(resamps, metric = "RMSE", main = "Modell-Vergleich")
Machine Learning mit R und caret: GBM optimieren (Gradient Boosting Machine) | Statistik Dresden (4)

caret ordnet die Modelle in der Reihenfolge der Kennzahl (hier: RMSE) an. Unser benutzerdefiniertes GBM-Modell schneidet jetzt tatsächlich minimal besser ab als das Random-Forest-Modell. An dritter Stelle findet sich das GBM-Modell mit den Parametern ein, die caret in der Voreinstellung gefunden hat. Der einzelne Entscheidungsbaum ist wie erwartet weit abgeschlagen.

Zusammenfassung: Modelloptimierung mit caret

Der Beitrag zeigte, wie man mit Hilfe des Pakets caretund einer einheitlichen Schnittstelle (train-Funktion) verschiedene Modelle (einzelner Entscheidungsbaum mit rpart, Random Forest, GBM) aufstellen und per Kreuzvalidierung vergleichen kann. Mittels eigener Vorgaben zu den Modellparametern gelang es, das ursprünglich schwächere GBM-Modell so zu optimieren, dass es das Random-Forest-Modell knapp übertraf.

Manche Autoren empfehlen, nicht das „beste“ Modell zu nehmen, sondern ein einfacheres, das nicht weiter als eine Standardabweichung vom besten Modell abweicht („one standard error rule“ bzw. „1 SE rule“). Dies ist eine zusätzliche Maßnahme, um Überanpassung (overfitting) zu vermeiden.

Nicht probiert haben wir, das Random-Forest-Modell seinerseits gegenüber der caret-Voreinstellung zu optimieren. Hier steht nur ein Parameter zur Auswahl: Die Anzahl der Prädiktoren, die für jede Verzweigung per Zufallsauswahl herangezogen werden (mtry).

In einem Machine Learning-Workshop steht mehr Zeit zur Verfügung, um diese und weitere Techniken kennen zu lernen und zu üben.

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FAQs

Is XGBoost better than GBM? ›

Both xgboost and gbm follows the principle of gradient boosting. There are however, the difference in modeling details. Specifically, xgboost used a more regularized model formalization to control over-fitting, which gives it better performance.

What is GBM machine learning? ›

What is GBM in Machine Learning? Gradient Boosting Machine (GBM) is one of the most popular forward learning ensemble methods in machine learning. It is a powerful technique for building predictive models for regression and classification tasks.

How to implement GBM in R? ›

  1. Step 1 - Install the necessary libraries. ...
  2. Step 2 - Read a csv file and explore the data. ...
  3. Step 3 - Train and Test data. ...
  4. Step 4 - Create a gbm model. ...
  5. Step 5 - Make predictions on the test dataset. ...
  6. Step 6 - Check the accuracy of our model.
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What is the difference between gradient boosting and XGBoost? ›

XGBoost vs Gradient Boosting

XGBoost is a more regularized form of Gradient Boosting. XGBoost uses advanced regularization (L1 & L2), which improves model generalization capabilities. XGBoost delivers high performance as compared to Gradient Boosting. Its training is very fast and can be parallelized across clusters.

Which is the best optimizer in deep learning? ›

Adam is the best optimizers. If one wants to train the neural network in less time and more efficiently than Adam is the optimizer. For sparse data use the optimizers with dynamic learning rate.

Why is XGBoost so popular? ›

XGBOOST – Why is it so Important? In broad terms, it's the efficiency, accuracy, and feasibility of this algorithm. It has both linear model solver and tree learning algorithms. So, what makes it fast is its capacity to do parallel computation on a single machine.

What are the four 4 types of machine learning algorithms? ›

The four different types of machine learning are:
  • Supervised Learning.
  • Unsupervised Learning.
  • Semi-Supervised Learning.
  • Reinforced Learning.
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What are the advantages of GBM? ›

Advantages of Light GBM

Faster training speed and higher efficiency: Light GBM uses a histogram-based algorithm i.e it buckets continuous feature values into discrete bins which fasten the training procedure. Lower memory usage: Replaces continuous values to discrete bins which results in lower memory usage.

Is GBM a tree based model? ›

By default, the gbm model will assume 100 trees, which can provide is a good estimate of our gbm's performance.

Why would you choose GBM over logistic regression? ›

For Logistic Regression the variables are selected basis Wald Chisquare whereas for GBM model the variables are selected basis Information Gain.

Is LightGBM faster than XGBoost? ›

LightGBM is significantly faster than XGBoost but delivers almost equivalent performance.

What is the difference between RF and GBM? ›

GBM and RF differ in the way the trees are built: the order and the way the results are combined. It has been shown that GBM performs better than RF if parameters tuned carefully [1,2]. Gradient Boosting: GBT build trees one at a time, where each new tree helps to correct errors made by previously trained tree.

When should I not use XGBoost? ›

When to NOT use XGBoost?
  1. number of observations in training data is significantly smaller than the number of features.
  2. computer vision.
  3. natural language processing.
  4. regression tasks that involve predicting a continuous output.
  5. predicting increases in targets beyond the range present in the training data.

Is gradient boosting better than linear regression? ›

Better accuracy: Gradient Boosting Regression generally provides better accuracy. When we compare the accuracy of GBR with other regression techniques like Linear Regression, GBR is mostly winner all the time. This is why GBR is being used in most of the online hackathon and competitions.

What is the disadvantage of XGBoost? ›

Disadvantages. XGBoost does not perform so well on sparse and unstructured data. A common thing often forgotten is that Gradient Boosting is very sensitive to outliers since every classifier is forced to fix the errors in the predecessor learners. The overall method is hardly scalable.

What is the most powerful machine learning algorithm? ›

Random Forest is one of the most popular and most powerful machine learning algorithms. It is a type of ensemble machine learning algorithm called Bootstrap Aggregation or bagging. The bootstrap is a powerful statistical method for estimating a quantity from a data sample.

Which optimization technique is best? ›

Hence the importance of optimization algorithms such as stochastic gradient descent, min-batch gradient descent, gradient descent with momentum and the Adam optimizer. These methods make it possible for our neural network to learn. However, some methods perform better than others in terms of speed.

Are there better optimizers than Adam? ›

SGD is better? One interesting and dominant argument about optimizers is that SGD better generalizes than Adam. These papers argue that although Adam converges faster, SGD generalizes better than Adam and thus results in improved final performance.

Is XGBoost better than deep learning? ›

In many cases, the DL models perform worse on unseen datasets. The XGBoost model generally outperformed the deep models. No DL model consistently outperformed the others. The ensemble of deep models and XGBoost outperforms the other models in most cases.

Why XGBoost can't solve all your problems? ›

Due to the method with which tree-based models partition the input space of any given problem, these algorithms are largely unable to extrapolate target values beyond the limits of the training data when making predictions.

How do you explain XGBoost in an interview? ›

XGBoost is essentially the same thing as Gradient Boost, but the main difference is how the residual trees are built. With XGBoost, the residual trees are built by calculating similarity scores between leaves and the preceding nodes to determine which variables are used as the roots and the nodes.

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It can be broken down into 7 major steps :
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Amazon ML supports three types of ML models: binary classification, multiclass classification, and regression. The type of model you should choose depends on the type of target that you want to predict.

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i) Gradient Boosting Algorithm is generally used when we want to decrease the Bias error. ii) Gradient Boosting Algorithm can be used in regression as well as classification problems. In regression problems, the cost function is MSE whereas, in classification problems, the cost function is Log-Loss.

Why is gradient boosting better than random forest? ›

The main difference between random forests and gradient boosting lies in how the decision trees are created and aggregated. Unlike random forests, the decision trees in gradient boosting are built additively; in other words, each decision tree is built one after another.

Why is random forest better than boosting? ›

There are two differences to see the performance between random forest and the gradient boosting that is, the random forest can able to build each tree independently on the other hand gradient boosting can build one tree at a time so that the performance of the random forest is less as compared to the gradient boosting ...

Can GBM be used for regression? ›

Gradient boosting can be used for regression and classification problems. Here, we will train a model to tackle a diabetes regression task. We will obtain the results from GradientBoostingRegressor with least squares loss and 500 regression trees of depth 4.

What is difference between bagging and boosting? ›

Bagging is a technique for reducing prediction variance by producing additional data for training from a dataset by combining repetitions with combinations to create multi-sets of the original data. Boosting is an iterative strategy for adjusting an observation's weight based on the previous classification.

Is random forest slower than gradient boosting? ›

Overall, gradient boosting usually performs better than random forests but they're prone to overfitting; to avoid this, we need to remember to tune the parameters carefully.

Why is GBM so hard to treat? ›

Why is glioblastoma typically hard to treat? As glioblastoma grows, it spreads into the surrounding brain. This makes it difficult to remove the entire tumor with surgery. Although radiation therapy and chemotherapy can reach the tumors, glioblastoma cells can survive and regrow.

Why is it better to use a Generalised linear model? ›

With GLM, response variables can have any form of exponential distribution type. Apart from this, it can deal with categorical predictors. The general linear model is relatability easy to interpret and allows a clear understanding of how each predictor is influencing the outcome.

Is GBM always better than random forest? ›

Gradient boosting trees can be more accurate than random forests. Because we train them to correct each other's errors, they're capable of capturing complex patterns in the data. However, if the data are noisy, the boosted trees may overfit and start modeling the noise.

Is XGBoost better than logistic regression? ›

The accuracy of the testing data on the logistic regression model is 88% while the XGBoost is 92%. The comparison results show that the XGBoost method has better results based on four evaluation indicators namely accuracy, sensitivity, specificity, and precision.

Is XGBoost better than linear regression? ›

So xgboost will generally fit training data much better than linear regression, but that also means it is prone to overfitting, and it is less easily interpreted. Either one may end up being better, depending on your data and your needs.

Is XGBoost prone to overfitting? ›

When we observe high training accuracy, but low test accuracy, it is likely that we have encountered an overfitting problem. There are in general two ways that we can control overfitting in XGBoost: The first way is to directly control model complexity using max_depth, min_child_weight, and gamma parameters.

Is gradient boosting prone to overfitting? ›

Unlike random forests, gradient boosted trees can overfit. Therefore, as for neural networks, you can apply regularization and early stopping using a validation dataset.

Which is better random forest or XGBoost? ›

If the field of study is bioinformatics or multiclass object detection, Random Forest is the best choice as it is easy to tune and works well even if there are lots of missing data and more noise. Overfitting will not happen easily. With accurate results, XGBoost is hard to work with if there are lots of noise.

What is GBM and XGBoost? ›

Like Random Forest, Gradient Boosting is another technique for performing supervised machine learning tasks, like classification and regression. The implementations of this technique can have different names, most commonly you encounter Gradient Boosting machines (abbreviated GBM) and XGBoost.

What is the difference between the XGBoost and LightGBM? ›

Even though LightGBM and XGBoost are both asymmetric trees, LightGBM grows leaf-wise while XGBoost grows level-wise. To put it simply, we can think of LightGBM as growing the tree selectively, resulting in smaller and faster models compared to XGBoost.

Is XGBoost the best algorithm? ›

XGBoost is one of the most popular ML algorithms due to its tendency to yield highly accurate results.

Is XGBoost always better? ›

For many cases, XGBoost is better than usual gradient boosting algorithms. The Python implementation gives access to a vast number of inner parameters to tweak for better precision and accuracy. Some important features of XGBoost are: Parallelization: The model is implemented to train with multiple CPU cores.

Is LightGBM prone to overfitting? ›

Overfitting: Light GBM split the tree leaf-wise which can lead to overfitting as it produces much complex trees. Compatibility with Datasets: Light GBM is sensitive to overfitting and thus can easily overfit small data.

Can LightGBM outperform XGBoost? ›

As regards performance, LightGBM does not always outperform XGBoost, but it can sometimes outperform XGBoost. As regards execution time, LightGBM is about 7 times faster than XGBoost!

Is XGBoost faster than neural network? ›

XGBoost and Deep Neural Nets outperform it completely. But when it comes to XGBoost vs Deep Neural Networks, there is no significant difference. One reason for this might be the small amount of data taken into account while training the models. Deep neural networks need humongous amount of data to show their relevance.

What problems is XGBoost good for? ›

XGBoost, which stands for Extreme Gradient Boosting, is a scalable, distributed gradient-boosted decision tree (GBDT) machine learning library. It provides parallel tree boosting and is the leading machine learning library for regression, classification, and ranking problems.

How long does it take to train an XGBoost model? ›

Comparing results
XGBoost classifierTrain time
Tree method (hist)41 seconds
Tree method (GPU-hist)23 seconds
EC2 instance19 seconds
Distributed training with Ray (on a single multi-core computer)15 seconds
Feb 17, 2022

Which companies use XGBoost? ›

23 companies reportedly use XGBoost in their tech stacks, including Delivery Hero, BlaBlaCar, and RatePAY GmbH.
  • Delivery Hero.
  • BlaBlaCar.
  • RatePAY GmbH.
  • Bagelcode.
  • tarfin.
  • Compile Inc.
  • Quezx.com.
  • Ebury.

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Author: Wyatt Volkman LLD

Last Updated: 01/06/2023

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