XGBoost Algoritması

Makine öğrenmesinde, denetimli öğrenme algoritmalarının kullanılması sıklıkla karşımıza çıkan bir durumdur. Bu algoritmaların bir alt kümesi olan ‘ensemble’ yöntemler, genellikle tahmin etme ve sınıflandırma problemlerinde yüksek performans gösterir. ‘Extreme Gradient Boosting’ veya daha yaygın olarak bilinen adıyla XGBoost, bu ‘ensemble’ yöntemlerden biridir. XGBoost, karar ağaçları üzerinde çalışan bir gradient boosting algoritmasıdır ve genellikle yüksek verimliliği ve performansı ile bilinir.

Gradient Boosting’in Temelleri

XGBoost’u anlamak için, öncelikle gradient boosting’in temellerini anlamak gereklidir. Boosting, genellikle zayıf öğreniciler olarak bilinen bir dizi modeli birleştirerek güçlü bir öğrenme algoritması oluşturmayı amaçlayan bir ‘ensemble’ yöntemidir. Gradient boosting, bu algoritmanın bir uygulamasıdır ve adı üzerinde, gradyan iniş optimizasyon algoritmasını kullanır.

Model, iteratif bir şekilde çalışır ve her iterasyonda yeni bir model ekler. Yeni model, önceki modelin hatalarını düzeltmeye çalışır. Hedef, tüm modellerin toplamının, gerçek çıktıya mümkün olduğunca yaklaşan bir tahmin oluşturmasını sağlamaktır. Bu süreç, loss function’ın (kayıp fonksiyonunun) gradyanı boyunca adım atarak gerçekleştirilir — bu da gradient boosting’in adını açıklar.

XGBoost ve Diğer Gradient Boosting Uygulamalarının Karşılaştırılması

XGBoost, gradient boosting algoritmalarının uygulamalarından biri olmasına rağmen, diğerlerinden birkaç önemli yönüyle ayrılır. Bu farklılıkların çoğu, algoritmanın hız ve performans üzerine odaklanması nedeniyle ortaya çıkar. İşte XGBoost’un bazı önemli özellikleri:

1. Düzenlileştirilmiş Objective Fonksiyonu: XGBoost, sadece modelin hatalarını azaltmayı hedefleyen geleneksel gradient boosting’ten farklı olarak, modelin karmaşıklığını kontrol eden düzenlileştirme terimlerini de içerir. Bu, modelin aşırı uydurmayı önlemesine ve genelleme yeteneğini artırmasına yardımcı olur.
2. Hız ve Verimlilik: XGBoost, genellikle büyük veri setlerinde çalışabilme yeteneği ile bilinir. Bu, kütüphanenin column block (sütun blok) yapısına ve veri setindeki belirli özellikleri aramak için önceden sıralama kullanma yeteneğine dayanmaktadır. Ayrıca, algoritmanın her iterasyonunda belirli özellikler için en iyi splitleri (ayrımları) bulmak için histogram tabanlı bir yöntem de kullanır.
3. Esneklik: XGBoost, çeşitli objective fonksiyonları ve özelleştirilmiş değerlendirme kriterleri belirleme yeteneği ile bilinir. Bu, kullanıcıların belirli bir problem için en uygun modeli oluşturmasını sağlar.
4. Hedeflenen Öğrenme: XGBoost, out-of-core computing yeteneği ile büyük veri setlerini işleme yeteneğini sağlar. Bu, XGBoost’un disk üzerindeki verileri işleme yeteneği anlamına gelir, bu da RAM sınırlamalarını aşarak çok büyük veri setlerini işleme yeteneği sağlar.

XGBoost Algoritması

XGBoost algoritmasının temel çalışma prensibi, mevcut modelin hatalarını en aza indirgeyecek şekilde yeni bir model eklemektir. Bunun için, kayıp fonksiyonunun ikinci türevine dayanan bir adım boyutu hesaplanır. Bu adım, yeni modelin çıktısının, mevcut modelin hatalarını en aza indirecek şekilde ayarlanmasına yardımcı olur.

Daha teknik bir bakış açısıyla, XGBoost’un optimizasyon hedefi aşağıdaki formüle sahiptir:

L(y, ŷ ) + Ω(f)

Bu formülde, L(y, ŷ ) modelin kaybını temsil eder (gerçek çıktı y ve tahmin edilen çıktı ŷ arasındaki fark) ve Ω(f) modelin karmaşıklığını temsil eder. Karmaşıklık terimi, genellikle ağacın yapısını (dallanma sayısı) ve yaprak düğümlerindeki çıktıların standart sapmasını içerir.

XGBoost’un Uygulamaları

XGBoost, geniş bir uygulama yelpazesinde kullanılır. En yaygın kullanımlarından bazıları şunlardır:

1. Sınıflandırma: XGBoost, ikili ve çoklu sınıflandırma problemlerinde yaygın olarak kullanılır. Örneğin, hastaların belirli bir hastalığa sahip olup olmadığını belirlemek için kullanılabilir.
2. Regresyon: XGBoost, bir hedef değişkenin sürekli değerini tahmin etmek için de kullanılır. Örneğin, bir evin fiyatını tahmin etmek için kullanılabilir.
3. Ranking: XGBoost, öğelerin bir sıralamasını oluşturmak için de kullanılır. Örneğin, bir arama motoru, bir kullanıcının arama sorgusuna en alakalı web sayfalarını belirlemek için XGBoost’u kullanabilir.

XGBoost, yüksek performansı ve esnekliği nedeniyle makine öğrenmesi uygulamalarında sıkça kullanılan bir araçtır. Gradient boosting’in güçlü bir uygulaması olan XGBoost, hızlı ve verimli hesaplama yeteneği, düzenlileştirilmiş objective fonksiyonu ve esneklik sayesinde birçok farklı problem türü üzerinde çalışabilir. Bu makalede, XGBoost’un ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve hangi tür problemlerde kullanıldığını tartıştık. XGBoost’un geniş bir yelpazede uygulamaları olduğu için, bu algoritmayı anlamak ve kullanmak, herhangi bir veri bilimcisinin veya makine öğrenmesi uygulayıcısının araç setinde önemli bir beceridir.

Örnek Proje > GitHub